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MapTR

在线向量化高精度地图快速构建框架

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。

uptrain - 开源平台评估优化LLM应用
GithubLLM应用UpTrain开源平台开源项目改进评估
UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。
trt_yolo_video_pipeline - 基于TensorRT的多路视频分析处理框架
GithubTensorRT多路并发开源项目目标检测硬件编解码视频分析
TRT-VideoPipeline是一个基于TensorRT的多路视频分析处理框架。该项目支持YOLO系列模型推理,实现单模型多显卡多实例负载调度,并利用GPU进行数据处理。框架支持NVIDIA硬件编解码,可处理RTSP、RTMP、MP4等多种视频格式。其模块化设计便于功能节点的灵活组合,适应不同应用场景。
auto-maple - 精确和智能的Python机器人,用于自动化MapleStory游戏操作
Auto MapleGithubMapleStoryOpenCVTensorFlow开源项目游戏机器人
Auto Maple是一款智能Python机器人,使用模拟按键、TensorFlow机器学习、OpenCV模板匹配及其他计算机视觉技术自动执行MapleStory游戏操作。它支持命令书机制和例程文件编译,精准跟踪玩家位置并优化游戏路径,还能自动解决游戏中的谜题。详细的设置和安装指南可帮助用户轻松部署提升游戏体验。
tensor2tensor - 一个旨在使深度学习更加深入的深度学习模型和数据集的库
GithubTensor2Tensor开源项目数据集模型训练深度学习翻译任务
Google Brain团队和社区合作开发的tensor2tensor库,通过提供多模态的深度学习模型和数据集,简化了机器学习的应用,尤其在文本、图像与语音处理上表现出色。项目不再开发新功能,但持续维护并推荐用户迁移到其后继库Trax,以获得更好的支持和更新。
GeoSeg - 遥感图像语义分割框架 支持多种数据集和先进模型
GeoSegGithubVision Transformer开源项目深度学习语义分割遥感图像
GeoSeg是一个开源的遥感图像语义分割工具箱,基于PyTorch等框架开发。它专注于先进视觉Transformer模型,支持多个遥感数据集,提供统一训练脚本和多尺度训练测试功能。项目实现了Mamba、Vision Transformer和CNN等多种网络架构,为遥感图像分割研究提供统一基准平台。
lidar-slam-detection - 面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构
GithubLSDSLAM开源项目机器人感知激光雷达自动驾驶
LSD是一个面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构。它支持多种传感器集成,提供便捷的标定工具,实现软件时间同步及数据记录回放。系统集成了基于体素3D-CNN的点云目标检测、跟踪和预测功能,以及基于GICP、FLOAM和FastLIO的前端里程计算法和基于G2O的后端优化。LSD还包含基于Web的交互式地图编辑工具,并可与ROS系统对接。作为一个功能完备的感知方案,LSD为自动驾驶和机器人应用提供了坚实的技术基础。
Cam2BEV - 深度学习实现多视角车载图像到语义分割鸟瞰图转换
Cam2BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶语义分割鸟瞰图
该项目提出一种深度学习方法,将多个车载摄像头图像转换为语义分割鸟瞰图(BEV)。采用合成数据集训练,可良好泛化到真实场景。方法使用语义分割图像作为输入,缩小了仿真与真实数据的差距,无需手动标注。项目开源了代码、网络架构和数据集,适用于自动驾驶环境感知研究。相比传统逆透视映射,该方法在处理3D物体和遮挡区域时表现更佳。
Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新
GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉
该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。
xtreme1 - 开源多模态训练数据平台,专注于数据标注、管理和本体管理,支持计算机视觉和大模型项目
AI驱动工具GithubXtreme1多模式训练数据开源项目数据标注计算机视觉
Xtreme1是一款开源多模态训练数据平台,专注于数据标注、管理和本体管理,支持计算机视觉和大模型项目。凭借AI驱动工具,高效进行2D/3D物体检测、分割及LiDAR-摄像头融合,提升效率。平台具有强大的数据管理和质量监控功能,并提供模型结果可视化,辅助模型评估。Xtreme1云端版本长期免费,安装方便,兼容多种操作系统和硬件。
tileserver-gl - 开源地图服务器 支持矢量栅格渲染和多平台客户端
GithubMapLibre GLTileServer GL地图服务器开源项目栅格瓦片矢量瓦片
TileServer GL是一个开源地图服务器,支持矢量和栅格地图瓦片,提供GL样式渲染。它利用MapLibre GL Native实现服务器端渲染,兼容MapLibre GL JS、Android、iOS等多种客户端。项目可通过Node.js或Docker快速部署,文档完善,适合构建各类地图应用。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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