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InterFuser

多传感器融合技术助力安全增强自动驾驶

InterFuser自动驾驶传感器融合安全增强CARLAGithub开源项目

该项目融合多模态多视角传感器信息，实现综合场景理解，生成可解释的中间特征，确保动作在安全范围内。该方法在CARLA AD排行榜上取得了最新成果，项目还提供了详细的数据生成、训练和评估步骤，以及实用工具脚本和预训练权重。

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介绍相关项目
TopoNet - 自动驾驶场景拓扑推理的图神经网络方法
GithubOpenLane-V2TopoNet图神经网络场景拓扑推理开源项目自动驾驶
TopoNet是一个端到端框架，用于推理自动驾驶场景中车道中心线和交通元素间的连接关系。该框架采用图神经网络和知识图结构，整合异构特征并加强特征交互。TopoNet在OpenLane-V2数据集上展现了领先性能，为自动驾驶场景拓扑推理树立新标准。项目提供开源代码和预训练模型，促进自动驾驶研究发展。
LaneGCN - 基于车道图表示的车辆运动预测方法
GithubLaneGCN开源项目自动驾驶计算机视觉车道图表示运动预测
LaneGCN是一种基于车道图表示的车辆运动预测方法。该方法利用图卷积网络处理复杂道路拓扑，提高了预测准确性。LaneGCN在Argoverse运动预测竞赛中取得第一名，显示了其在自动驾驶领域的应用潜力。项目提供了开源代码和预训练模型，便于研究人员进行复现和深入研究。
SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术
GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测
SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测，得到ICCV 2023的认可，并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化，实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA，表现卓越。
MapTR - 在线向量化高精度地图快速构建框架
GithubMapTR人工智能开源项目模型自动驾驶高精地图
MapTR是一款高效准确的在线向量化高精度地图构建框架，可应用于自动驾驶系统的复杂场景中。该框架采用统一的置换等效建模方法，结合分层查询嵌入和双向匹配策略，提高了学习过程的稳定性，具备实时推理能力，并在nuScenes和Argoverse2数据集中表现出色。MapTR支持多种地图元素，具备良好的扩展性和灵活性。最新版本MapTRv2提升了性能和收敛速度，并引入了额外的语义中心线，进一步优化下游规划需求。
safe-rlhf - 北京大学开发的AI安全增强框架
BeaverGithub人工智能安全RLHF开源项目数据集模型训练
Safe RLHF是一个由北京大学PKU-Alignment团队开发的开源框架，整合了SFT、RLHF及Safe RLHF训练方法。它支持多种预训练模型，提供大量人工标注数据，能够训练奖励与成本模型，并采用多层次的安全性校验指标。最新发布的版本提供详尽的复现代码和数据集，旨在增强AI模型的安全性和实用性。
ultimateALPR-SDK - 车牌识别及多功能车辆特性检测解决方案
AndroidDeep LearningGithubLicense Plate RecognitionNVIDIAUltimateALPR开源项目
结合最新深度学习技术，ultimateALPR-SDK 提供卓越的识别速度和精度。适用于多个操作系统和编程语言，功能包括车牌识别、夜视图像增强、车辆颜色识别等。通过内置计算减少系统成本，无需专用硬件或网络连接，适用于智能交通。支持多平台并附有详细文档和示例程序，帮助开发者迅速上手。
BEVFormer_tensorrt - BEVFormer和BEVDet的TensorRT高效部署方案
BEV 3D DetectionGPU内存优化GithubTensorRT开源项目推理加速量化
本项目实现BEVFormer和BEVDet在TensorRT上的高效部署，支持FP32/FP16/INT8推理。通过优化TensorRT算子，BEVFormer base模型推理速度提升4倍，模型大小减少90%，GPU内存节省80%。同时支持MMDetection中2D目标检测模型的INT8量化部署。项目提供详细基准测试，展示不同配置下的精度和速度表现。
VoxFormer - 基于稀疏体素变换器的相机驱动3D语义场景补全方法
3D语义场景补全CVPRGithubVoxFormer开源项目计算机视觉语义分割
VoxFormer是一种基于Transformer的创新框架，仅通过2D图像即可生成完整的3D语义体素。它采用两阶段设计：先从深度估计生成可见占据体素查询，再通过密集化阶段生成完整3D体素。在SemanticKITTI数据集上，VoxFormer在几何和语义方面分别提升了20.0%和18.1%，同时将训练所需GPU内存减少约45%。这为相机驱动的3D语义场景补全任务提供了一个强有力的基线。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架，专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例，展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点，采用单服务器多客户端架构，可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
UAV_Obstacle_Avoiding_DRL - 深度强化学习驱动的无人机自主避障算法研究
GithubUAV多智能体强化学习开源项目深度强化学习路径规划障碍物避障
本项目研究了深度强化学习在UAV自主避障中的应用，涵盖静态和动态环境。研究结合多智能体强化学习、人工势场法和扰动流场算法等创新技术，并与A*、RRT等传统路径规划方法进行对比。项目实现了MADDPG、TD3、PPO等多种算法，提供MATLAB和Python代码。仿真实验表明，深度强化学习方法在无人机障碍物避免任务中展现出优越性能，为自主导航技术发展提供了新思路。
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