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【论文学习】End-to-End Object Detection with Transformers
DETR是Facebook在2020年提出的基于Transformer的端到端目标检测方法,克服了在传统目标检测中对Anchor和非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)等先验知识的依赖 ,简化了目标检测的处理流程。
YoungTimes
2023-03-09
1.4K0
基于优化的离散点平滑算法
曲线平滑算法是Planning中一种基础算法,在路径优化、速度优化中都有广泛应用。本文主要研究下Apollo中基于优化方法的离散点平滑算法。
YoungTimes
2022-12-12
3.1K0
动态场景下的轨迹规划
论文【1】中提出的自动驾驶决策系统(Decision-Making System)包含三层Behavior Planner:
YoungTimes
2022-09-01
1.6K2
自动驾驶运动预测-VectorNet论文复现(一)
https://www.argoverse.org/data.html#download-link
YoungTimes
2022-04-28
4.3K3
图神经网络入门实战-GraphSAGE
GCN的训练方式是基于全图的形式,然而对于许多实际的业务场景,图的规模是非常巨大的,单张显卡的容量难以满足一张整图训练所需要的空间,所以小批量的训练方法对于大规模图数据的训练是十分必要的。
YoungTimes
2022-04-28
1.1K0
混合密度网络-Mixture Density Networks
可以看到,如预期一样,单隐层神经网络可以很好地拟合正弦函数。然而,这种拟合方法只有当我们要用神经网络逼近的函数是一对一或多对一的函数时才有效。
YoungTimes
2022-04-28
1.5K0
深度学习(Deep Learning)入坑笔记
深度学习(Deep Learning)第一坑就是机器学习平台的选取和开发环境的安装,以下是重装两次系统后的安装经验。
YoungTimes
2022-04-28
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基于采样的运动规划算法-RRT(Rapidly-exploring Random Trees)
RRT是Steven M. LaValle和James J. Kuffner Jr.提出的一种通过随机构建Space Filling Tree实现对非凸高维空间快速搜索的算法。该算法可以很容易的处理包含障碍物和差分运动约束的场景,因而广泛的被应用在各种机器人的运动规划场景中。
YoungTimes
2022-04-28
1.4K0
自动驾驶路径规划-Voronoi Planner
Voronoi Diagram(也称作Dirichlet tessellation)是由俄国数学家Georgy Voronoy提出的一种空间分割算法。它通过一系列的种子节点(Seed Points)将
YoungTimes
2022-04-28
1.8K0
自动驾驶路径规划-双向Dijkstra算法
经典的Dijkstra算法是一种Graph Based的单源最短路径规划算法,可以解决带权重有向图的最短路径规划问题。双向Dijkstra算法是对经典Dijkstra算法的一种优化方法,其主要思想就是
YoungTimes
2022-04-28
1.8K2
自动驾驶路径规划技术-三次样条插值(Cubic Spline Interpolation)曲线及Python代码实现
自动驾驶运动规划(Motion Planning)是无人驾驶汽车的核心模块之一,它的主要任务之一就是如何生成舒适的、碰撞避免的行驶路径和舒适的运动速度。生成行驶路径最经典方法之一就是是Sampling-Based Planner算法;基于采样的规划器可以规划出可行的轨迹,但这种轨迹往往是折线,为了保证车辆行驶过程中给乘客良好舒适的体验,需要对规划的轨迹进行平滑。Cubic Spline就是一种常用的插值平滑算法,通过一系列的控制点得到一条连续平滑的轨迹。
YoungTimes
2022-04-28
1.7K0
自动驾驶运动规划-Hybird A*算法
下面的视频展示了DARPA Urban Challenge(DARPA 2007)中Stanford Racing Team的无人车Junior使用的运动规划(Motion Planning)算法Hy
YoungTimes
2022-04-28
1.8K0
从零开始学习自动驾驶系统(八)-基础知识之车辆姿态表达
辆位置和姿态是自动驾驶中的一个基础问题,只有解决了车辆的位置和姿态,才能将自动驾驶的各个模块关联起来。车辆的位置和姿态一般由自动驾驶的定位模块输出。
YoungTimes
2022-04-28
2.6K0
从零开始学习自动驾驶系统-State Estimation & Localization(一)
Localization目标是确定自动驾驶车辆在全局坐标系内的位置(Position)和方向(Orientation),精确的Localization系统是任何自动驾驶汽车的关键组成部分。为了实现精确的Localization系统,需要使用State Estimation,从不精确的各种传感器的测量结果中,找到最优解作为车辆的定位位置。
YoungTimes
2022-04-28
5070
Google Waymo自动驾驶安全技术报告(一)
2017年10月Google Waymo向美国交通部提交了一份43页的安全报告,报告中详细说明了Waymo如何装备和训练自动驾驶车辆,从而避免驾驶中的一般和意外情况发生。这份报告对Waymo的自动驾驶技术进行了详细的解读,希望能够对自动驾驶从业者带来一些启发。
YoungTimes
2022-04-28
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