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CVPR 2018摘要:第一部分

在Neuromation,我们一直在寻找有助于我们的研究的新的有趣想法。 还有什么比顶级会议更适合寻找它们的地方。 我们已经在CVPR(计算机视觉和模式识别)会议的研讨会DeepGlobe介绍了我们如何取得成功。 这次我们将仔细研究一下CVPR本身最有趣的论文。 这段时间,顶级会议是非常重要的事情,所以我们准备了一系列的推文。 我们介绍的论文没有特别的顺序,不仅选择优秀的论文,而且与我们在Neuromation所做的研究相关。 这一次,Aleksey Artamonov(你以前见过的人)准备了这份列表,我试图对其补充一些介绍。 在这个系列中,我们将非常简短,试图从每篇论文中提取最多一个有趣的点,所以在这种方式我们不能真正了解完整的工作,并强烈建议完整阅读论文。

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深层卷积神经网络在路面分类中的应用

编者按:路面峰值附着系数是实现车辆精确运动控制的关键参数。现有的路面识别方法多是基于车辆动力学构建状态观测器实现。此类方法通常适用于车辆加速和减速期间,在轮胎力饱和的情况下,例如在强制动条件下,确定摩擦系数是可行的。困难在于在更正常的驾驶环境下获得摩擦估计,也就是当轮胎滑移率较小时的估计(路面附着利用较低)。实际的道路环境往往复杂多变,而此类方法的收敛速度往往不足以实现实时估计的要求。因此,如何实现高精度实时的路面识别方法将会是此类方法研究的难点与重点。与此同时,基于机器视觉的路面识别方法的优势在于探测范围广、预测性强,但是易受环境中的光线等因素干扰,未来此类方法的研究重点会放在抗干扰能力和对图像识别准确率上。而基于车辆动力学的识别方法与基于图像的识别方法的有效结合,可以充分解决实时性与准确性冲突的问题,基于图像的识别方法为基于车辆动力学的识别方法提供预测的参考输入,可以提前获悉前方路面的特征,使得智能驾驶系统的性能得到提升。

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ArcMap 基本词汇

摘要: 地图文档(.mxd)Layer内容列表数据框页面布局目录窗口标注注记符号样式底图图层 地图文档(.mxd)可在ArcMap中使用且以文件形式存储在磁盘中的地图。各地图文档中包含有关地图图层、页面布局和所有其他地图属性的规范。通过地图文档,您可以方便地在ArcMap中保存、重复使用和共享您的工作内容。双击某个地图文档会将其作为新的ArcMap会话打开。Layer地图图层定义了GIS数据集如何在地图视图中进行符号化和标注(即描绘)。每个图层都代表ArcMap中的一部分地理数据,例如具有特定主题的数据。各种地图图层的例子包括溪流和湖泊、地形、道路、行政边界、宗地、建筑物覆盖区、公用设施管线和正射影像。内容列表内容列表中将列出地图上的所有图层并显示各图层中要素所代表的内容。每个图层旁边的复选框可

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