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迈向分割大一统 | OneFormer:一个Transformer统治通用图像分割
原创
摘要通用图像分割不是一个新概念。过去几十年中统一图像分割的尝试包括场景解析、全景分割,以及最近的新全景架构。然而,这样的全景架构并没有真正统一图像分割,因为它们需要在语义、实例或全景分割上单独训练,以获得最佳性能。理想情况下,真正通用的框架应该只训练一次,并在所有三个图像分割任务中实现SOTA性能。为此,论文提出了OneFormer!!!这是一个通用的图像分割框架,它将分割与一次多任务训练设计相结合。论文首...
自动驾驶之心
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自动驾驶
全景分割
语义分割
实例分割
安排上了!PC人脸识别登录,出乎意料的简单
之前不是做了个开源项目嘛,在做完GitHub登录后,想着再显得有逼格一点,说要再加个人脸识别登录,就我这佛系的开发进度,过了一周总算是抽时间安排上了。源码在文末其实最近对写文章有点小抵触,写的东西没人看,总有点小失落,好在有同行大佬们的开导让我重拾了信心。调整了自己的心态,只要我分享的东西对大家有帮助就好,至于多少人看那就随缘吧!实现原理我们看一下实现人脸识别登录的大致流程,三个主要步骤:前...
heatdog
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PC人脸识别
90+目标跟踪算法&9大benchmark!视觉目标跟踪:综述与展望
原创
准确和鲁棒的视觉目标跟踪是最具挑战性和最基本的计算机视觉问题之一。它需要估计图像序列中目标的轨迹,仅考虑其初始位置和分割,或者以边界框的形式粗略近似。鉴别相关滤波器(DCF)和深度Siamese网络(SNs)已经成为主要的跟踪范例,这促进了领域的重大发展。随着视觉目标跟踪在过去十年中的快速发展,本次综述基于九个跟踪基准的结果,对90多个DCF和Siamese跟踪器进行了系统和全面的审查。首先介绍了DCF和Siamese跟踪核心公...
自动驾驶之心
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目标跟踪
孪生网络
卡尔曼滤波
自动驾驶
CVPR2022 | Accuracy和F1-score能代表车道线检测网络性能吗?
原创
摘要在2017年TuSimple车道检测挑战赛之后,其数据集和基于accuracy和F1分数的评估已经成为衡量车道检测方法性能的事实标准。虽然它们在提高车道检测方法的性能方面发挥了重要作用,但这种评估方法在下游任务中的有效性尚未得到充分研究。在本文中,我们设计了2个新的面向驾驶的车道检测指标:其中,端到端横向偏差指标(EndtoEndLateralDeviationmetric)(E2ELD)是根据自动驾驶的要求直接制定的,这是车道检测的核心下游任务;...
自动驾驶之心
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车道线检测
人工智能
深度学习
自动驾驶
卷完了!分享下我的秋招面经(投递近50家自动驾驶与机器人公司)
原创
个人背景学校双985背景,本科和研究生专业都是车辆相关的,但都不是智驾方向的(本科内燃机相关,硕士燃料电池相关)。秋招情况秋招主要投递的是规划控制算法岗控制算法岗。最终拿到的offer也赛道各异:传统主机厂造车新势力底盘线控岗智驾独角兽机器人独角兽企业等比较早确定了自己要转码转智驾的路线,所以硕士期间找了一段主机厂大厂实习一段智驾小厂实习,自己做了两个规控方向的小项目,后续看论文做了优化。由于资源受限...
自动驾驶之心
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校招分享
自动驾驶
盘一盘!实时自动驾驶车辆定位技术都有哪些?
原创
摘要实时、准确和鲁棒的定位对于自动驾驶汽车(AVs)实现安全、高效驾驶至关重要,而实时性能对于AVs及时实现其当前位置以进行决策至关重要。迄今为止,没有一篇综述文章定量比较了基于各种硬件平台和编程语言的不同定位技术之间的实时性能,并分析了定位方法、实时性能和准确性之间的关系。因此,本文讨论了最先进的定位技术,并分析了它们在AV应用中的整体性能。为了进一步分析,本文首先提出了一种基于定位算法操作能力(LAO...
自动驾驶之心
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自动驾驶
车辆定位
V2X
SLAM
6个实用技巧,让你快速入门数据集成平台,成倍提升工作效率
原创
大数据、物联网(IoT)、软件即服务(SaaS)、云活动等正在导致世界上现有的数据源数量以及数据量呈爆炸性增长,但这些数据大部分都收集并存储在数据孤岛或独立的数据存储空间中。数据集成是将这些独立的数据整合到一起,以产生更高的数据价值和更丰富的数据洞见的过程。对于数据集成平台,很多团队都会选择开源的技术工具,从而降低重复造轮子的成本,SeaTunnel确实拥有着丰富的插件及生态,甚至对二次开发和拓展也特别友好,但...
ApacheSeaTunnel
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数据集成
数据同步
技术分享
CDC
SeaTunnel
视觉和Lidar里程计SOTA方法一览!(Camera/激光雷达/多模态)
原创
摘要自动驾驶的发展需要研究和开发准确可靠的自定位方法。其中包括视觉里程计方法,在这种方法中,精度可能优于基于GNSS的技术,同时也适用于无GPS信号的区域。本文深入回顾了视觉和点云里程计SOTA方法,并对其中一些技术在自动驾驶环境中的性能进行了直接比较。评估的方法包括相机、激光雷达和多模态方法,并从共同的角度比较了基于特征知识和基于学习的算法。这些方法在道路驾驶公共数据集上进行了一系列测试,根据这些数据集...
自动驾驶之心
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SLAM
视觉里程计
自动驾驶
人工智能
多模态3D目标检测发展路线方法汇总(决策级/特征级/点/体素融合)
原创
什么是多模态3D目标检测?多模态3D目标检测是当前3D目标检测研究热点之一,主要是指利用跨模态数据提升模型的检测精度。一般而言,多模态数据包含:图像数据、激光雷达数据、毫米波雷达数据、双目深度数据等,本文主要关注于当前研究较多的RGB+LiDAR融合3D目标检测模型进行汇总和总结,希望可以给大家带来一定的启发。欢迎关注国内首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区!原文出处:[微信公众号【自动驾驶之心】](https:mp....
自动驾驶之心
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多传感器融合
3D目标检测
自动驾驶
冠军方案开源 | MOTRv2:YOLOX与MOTR合力打造最强多目标跟踪!
原创
欢迎关注国内首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区!原文出处:[微信公众号【自动驾驶之心】](https:mp.weixin.qq.comsJ4o6VItsR1XjBMURVsVA)代码开源:https:github.commegviiresearchMOTRv2摘要在本文中,作者提出了MOTRv2,一个简单而有效的pipline,通过预训练的目标检测器引导端到端的多目标跟踪。现有的端到端方法,如MOTR[43]和TrackFormer[20],主要由于其检测性能较差而不如其它trackingbydetection的方法。作者...
自动驾驶之心
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自动驾驶
目标跟踪
深度学习
多模态最新Benchmark!aiMotive DataSet:远距离感知数据集
原创
欢迎关注国内首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区!原文出处:[微信公众号【自动驾驶之心】](https:mp.weixin.qq.comsd8cbyPZJufwczvS2sHeuw)论文:https:arxiv.orgpdf2211.09445v1.pdf代码和数据集:https:github.comaimotiveaimotivedataset摘要自动驾驶是计算机视觉领域的一个研究热点。因为自动驾驶汽车对安全性要求很高,确保鲁棒性对现实世界的部署至关重要。虽然有几个公共多模态数据集可以访问,但它们主要包括两...
自动驾驶之心
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多传感器融合
自动驾驶
人工智能
深度学习
超越所有Anchor-free方法!PP-YOLOE-R:一种高效的目标检测网络
原创
欢迎关注国内首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区!原文出处:[微信公众号【自动驾驶之心】](https:mp.weixin.qq.comsLrgMDvEKNVx8quyFh1BhlQ)PPYOLOER是基于PPYOLOE的高效anchorfree旋转目标检测器,作者在PPYOLOER中引入了一系列有用的技巧,以提高检测精度,同时减少额外参数和计算成本PPYOLOERI和PPYOLOERx在DOTA1.0数据集上分别达到78.14和78.28mAP,使用单尺度训练和测试,这几乎优于所有其它旋转目标检测器。通过...
自动驾驶之心
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人工智能
目标检测
自动驾驶
一文详解视觉Transformer在CV中的现状、趋势和未来方向!
原创
欢迎关注国内首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区![微信公众号【自动驾驶之心】](https:mp.weixin.qq.comsnEZW3BW16Zj6qKdJRqI2UQ)摘要Transformer,一种基于注意力的编码器解码器模型,已经彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。受这些重大成就的启发,最近在计算机视觉(CV)领域采用类似Transformer的架构进行了一些开创性的工作,这些工作证明了它们在三个基本CV任务(分类、检测和分割)以及多传感器数据(图像、点...
自动驾驶之心
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VIT
视觉Transformer
温故而知新 | 基于双目视觉的深度估计综述(顶刊TPAMI)
原创
欢迎关注国内首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区![微信公众号【自动驾驶之心】](https:mp.weixin.qq.comsA3DLQQSKssPuEfXexscyPw)摘要从RGB图像估计深度是一个长期存在的不适定问题,计算机视觉、图形和机器学习社区已经探索了几十年。在现有技术中,双目匹配仍然是文献中使用最广泛的技术之一,因为它与人类双目系统有很强的联系。传统算法通过在多个图像中匹配人工设计特征来完成深度估计。尽管进行了大量的研究,但...
自动驾驶之心
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深度估计
立体匹配
自动驾驶
监督学习
无监督学习
知识图谱构建下的自动问答KBQA系统实战-文辉
原创
知识图谱问答系统任务和意义问答系统(QusstionAnsweringSystem,QASystem)在大家的日常生活中随处可见,2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人,直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市,问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问,并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统,问答系统场景的核心在于用户的...
大数据专家
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知识图谱
问答系统
大火的4D Radar数据集及基线模型汇总
原创
欢迎关注国内首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区![微信公众号【自动驾驶之心】](https:mp.weixin.qq.comsSVkb1CJAmH7hGBI0aBinRA)4DRadar在自动驾驶领域中越来越受关注,在价格和功能上都有比较大的竞争力,相关研究也逐渐open,今天为大家盘点下开源的4DRadar数据,为相关科学研究提供保障!Astyx数据集链接:www.astyx.net论文名称:AutomotiveRadarDatasetforDeepLearningBased3DObjectDetectionAstyx数据集是第一个...
自动驾驶之心
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4D雷达
自动驾驶
激光雷达
数据集
手把手教学!TensorRT部署实战:YOLOv5的ONNX模型部署
原创
欢迎关注国内首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区![微信公众号【自动驾驶之心】](https:mp.weixin.qq.comsM47rwwbU0FRrgdXg9c7ww)作者:一天到晚潜水的鱼前言TensorRT是英伟达官方提供的一个高性能深度学习推理优化库,支持C++和Python两种编程语言API。通常情况下深度学习模型部署都会追求效率,尤其是在嵌入式平台上,所以一般会选择使用C++来做部署。本文将以YOLOv5为例详细介绍如何使用TensorRT的C++版本API来部署ON...
自动驾驶之心
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模型部署
YOLOV5
tensorRT
自动驾驶
全景/鱼眼相机低速自动驾驶的近域感知(识别+重建+定位+工程化)
原创
欢迎关注国内首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区![微信公众号【自动驾驶之心】](https:mp.weixin.qq.coms8dLrX4Z3Uq1PJDSRJwUAEA)cameras是自动驾驶系统中的主要传感器,它们提供高信息密度,最适合检测为人类视觉而设置的道路基础设施。全景相机系统通常包括四个鱼眼摄像头,190°+视野覆盖车辆周围的整个360°,聚焦于近场感知。它们是低速、高精度和近距离传感应用的主要传感器,如自动泊车、交通堵塞辅助和低速紧急...
自动驾驶之心
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自动泊车
近域感知
人工智能
自动驾驶
2022最新!更面向工业场景:基于视觉方案不同挑战下的车道检测
原创
欢迎关注国内首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区![微信公众号【自动驾驶之心】](https:mp.weixin.qq.comsKEv2o5K1ocM3GaBufzLzA)VisionBasedLaneDetectionandTrackingunderDifferentChallengingEnvironmentalConditions领域背景由于突然的环境变化可能导致严重的车辆碰撞,当道路车道线的能见度较低、模糊或经常看不见时,驾驶非常困难。在车道线检测方面已经进行了大量的研究,大多数车道检测方法都存在四种主要问题:...
自动驾驶之心
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5529浏览
车道线检测
人工智能
自动驾驶
目标跟踪
ECCV 2022 | 稀有类别提升31%!如何解决3D检测中长尾问题?
原创
欢迎关注国内首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区![微信公众号【自动驾驶之心】](https:mp.weixin.qq.comstuRBwnnjBWuArL5CqjtwiQ)题目:ImprovingtheIntraclassLongtailin3DDetectionviaRareExampleMining作者:waymo摘要深度学习体系结构的不断改进使得3D目标检测器的整体性能稳步提升,在某些任务和数据集中,其整体性能主要由常见样本驱动,达到了与人类相当的水平。然而,即使是性能最好的模型,在遇到训练数据中不...
自动驾驶之心
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自动驾驶
3D检测
长尾问题
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