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Uber LaneGCN-训练数据准备
数据结构
node.js
Uber LaneGCN的开源代码的训练数据使用了Argoverse Motion Forecasting数据集。
YoungTimes
2022-04-28
1.4K
0
自动驾驶运动预测-Uber LaneGCN模型
数据结构
node.js
机器学习
神经网络
深度学习
Motion Forecasting的目标是根据车辆的Past States预测Future Trajectories。
YoungTimes
2022-04-28
1.1K
0
自动驾驶运动预测-VectorNet论文复现(一)
数据结构
https
github
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git
https://www.argoverse.org/data.html#download-link
YoungTimes
2022-04-28
4.3K
3
图神经网络实战-图注意力网络Tensorflow 2.0实现
数据结构
GraphSAGE通过采样邻居的策略解决了GCN只能采用Full Patch训练的问题。在GAT中指出了GCN的另外两个缺点:
YoungTimes
2022-04-28
601
0
图神经网络入门实战-GraphSAGE
数据结构
批量计算
https
编程算法
网络安全
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
1.1K
0
图卷积神经网络入门实战
node.js
ide
数据结构
腾讯云测试服务
Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first-order filters,来源:http://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/
YoungTimes
2022-04-28
713
0
自动驾驶路径规划-Dijkstra算法
node.js
编程算法
数据结构
图片来源:http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/Circuit.html
YoungTimes
2022-04-28
827
0
自动驾驶路径规划-Graph Based的BFS最短路径规划
数据结构
node.js
python
自动驾驶
在数学或者计算机数据结构的教材中,Graph由Node(或者vertices)组成,Node之间以Edge连接(如下图所示)。如果Node之间的连接是没有方向的,则称该Graph为无向图(Undirected Graph);反之,如果Node之间的连接是有方向的,则称为该Graph为有向图(Directed Graph);有向图(Directed Graph)的Edge被成为Arc。
YoungTimes
2022-04-28
1.3K
0
Lanelets: 一种高效的自动驾驶高精地图表达方式
数据结构
自动驾驶
无人驾驶
LaneLets是自动驾驶领域高精度地图的一种高效表达方式,它以彼此相互连接的LaneLets来描述自动驾驶可行驶区域,不仅可以表达车道几何,也可以完整表述车道拓扑,同时可以集成交通规则和人的驾驶习惯。
YoungTimes
2022-04-28
954
0
Tensorflow实战(4)-TensorFlow的正则化实现
编程算法
数据结构
正则表达式
在训练深度学习网络时,在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法。本文介绍两种在TensorFlow中如何加入正则化项的方法, 但无论何种方法大的逻辑都是:创建一个正则化方法;然后将这个正则化方法应用到变量上。
YoungTimes
2022-04-28
761
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