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carla-roach

端到端城市自动驾驶仿真框架

CARLA-Roach是一个端到端城市自动驾驶仿真框架,通过模仿强化学习教练实现驾驶。它提供基准测试、数据收集、强化学习训练和基于DAGGER的模仿学习功能。该项目还包含预训练模型,支持在NoCrash和CARLA Leaderboard等基准上评估。CARLA-Roach为自动驾驶研究提供了实用的仿真平台。

PythonRobotics - 集成多种机器人算法的Python开源项目
GithubPythonRoboticsSLAM定位导航开源项目机器人算法路径规划
PythonRobotics汇集了多种机器人算法的Python实现,包括定位、导航、SLAM和路径规划等领域的经典算法。项目代码易于理解,实用性强,依赖性低,适合学习和实践机器人算法。它提供了丰富的文档和动画演示,可作为开发机器人应用的参考资源。
UCF-SST-CitySim1-Dataset - 无人机车辆轨迹数据集,实现安全研究和数字孪生应用
CitySimGithub交通安全研究开源项目数字孪生无人机视频车辆轨迹数据集
CitySim数据集包含从12个不同地点录制的1140分钟无人机视频中提取的高精度车辆轨迹,采用30 FPS,覆盖多种道路类型。通过五步程序确保轨迹精度,并提供旋转边界框信息来改进安全评估。相较于其他视频基础轨迹数据集,CitySim记录了更多严重的安全事件,支持自动驾驶和位置安全分析研究。此外,还提供录制地点的3D基础地图和信号定时信息,助力数字孪生应用。
rl4co - 统一框架助力组合优化问题的强化学习解决方案
GithubPyTorchRL4CO开源框架开源项目强化学习组合优化
RL4CO是一个专注于组合优化问题的开源强化学习框架。基于PyTorch构建,它整合了TorchRL和TensorDict等技术,提供统一接口和灵活实现。框架支持构造型和改进型策略,适配多种环境和模型。其模块化设计和丰富工具集有助于研究人员高效开发和评估新算法,为组合优化研究提供了全面的实验平台。
RLcycle - 开源强化学习框架 提供多种算法实现
GithubHydraPyTorchRayWandB开源项目强化学习
RLcycle是一个开源的强化学习框架,实现了多种经典算法如DQN、A2C/A3C、DDPG和SAC。框架基于PyTorch构建,集成了Hydra配置管理、Ray并行计算和WandB日志记录功能。RLcycle提供可重用组件便于快速开发,支持Atari和PyBullet等环境,并附有使用指南和性能基准。该项目适合研究人员和开发者学习和实践各类强化学习算法。
hands-on-rl - 实践驱动的强化学习进阶教程
GithubPython开源项目强化学习机器学习深度学习课程
hands-on-rl项目提供一套系统化的强化学习实践教程。该教程涵盖从Q-learning到策略梯度等核心算法,通过递进难度的案例帮助学习者掌握RL技术。内容包括出租车驾驶和登月模拟等实例,并结合深度学习知识。教程提供Python代码实现和详细解释,适合希望深入学习强化学习的研究者和开发者。
Fast-BEV - 新一代鸟瞰视角感知系统
Fast-BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉鸟瞰图感知
Fast-BEV是一种先进的鸟瞰视角感知系统,专注于3D目标检测和BEV语义分割。该项目针对自动驾驶等应用场景进行了优化,提供多种模型配置和CUDA、TensorRT加速支持。Fast-BEV不仅在性能和速度方面表现卓越,还提供了完整的安装指南、数据准备流程和训练方法,为研究人员和开发者提供了强大的工具。作为领先的感知算法和计算机视觉解决方案,Fast-BEV为鸟瞰视角感知任务设立了新的标准。
deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源,
Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型
为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源,从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台,您可以迅速找到所需资源,掌握最前沿的深度学习技术。
Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统
GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测
Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程,涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调,集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集,并提供详细的安装、训练和测试指南。
open_x_embodiment - 统一格式机器人数据集和RT-X模型
GithubOpen X-EmbodimentRT-X模型开源项目数据集机器人学习深度学习
Open X-Embodiment项目整合多个开源机器人数据集,采用统一RLDS格式。它提供RT-1-X模型检查点,支持RGB图像输入和7维机械臂动作输出。项目包含数据集可视化和模型推理Colab示例,以及详细使用指南。这一开放资源促进机器人学习研究,简化数据处理和模型应用流程。
ai2thor - AI智能体交互研究的高仿真仿真环境
AI2-THORGithub交互式环境人工智能开源项目机器人学习计算机视觉
AI2-THOR是一个高仿真的交互式AI研究框架。它包含200多个精细场景、2600多个家居物品和200多种交互动作,支持多类智能体和图像模态。框架具备逼真的物理交互,适用于导航和操作任务研究。同时提供丰富元数据和自定义奖励功能。AI2-THOR为体现式AI研究提供了功能全面的仿真环境。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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