In diesem Artikel wird das Problem der genauen Erkennung von Objekten aus verschiedenen Blickwinkeln (z. B. Perspektive und Vogelperspektive) beim autonomen Fahren untersucht, insbesondere wie die Transformation von Merkmalen aus der Perspektive (PV) in den Raum aus der Vogelperspektive (BEV) effektiv ist implementiert über das Modul Visual Transformation (VT). Bestehende Methoden lassen sich grob in zwei Strategien unterteilen: 2D-zu-3D- und 3D-zu-2D-Konvertierung. 2D-zu-3D-Methoden verbessern dichte 2D-Merkmale durch die Vorhersage von Tiefenwahrscheinlichkeiten, aber die inh?rente Unsicherheit von Tiefenvorhersagen, insbesondere in entfernten Regionen, kann zu Ungenauigkeiten führen. W?hrend 3D-zu-2D-Methoden normalerweise 3D-Abfragen verwenden, um 2D-Features abzutasten und die Aufmerksamkeitsgewichte der Korrespondenz zwischen 3D- und 2D-Features über einen Transformer zu lernen, erh?ht sich die Rechen- und Bereitstellungszeit.

Zusammenfassung einiger Gründe, warum geplante Crontab-Aufgaben nicht ausgeführt werden: 9. Januar 2019, 09:34:57 Uhr Autor: Hope on the Field In diesem Artikel werden haupts?chlich einige Gründe zusammengefasst, warum geplante Crontab-Aufgaben nicht ausgeführt werden Für jeden der m?glichen Ausl?ser werden L?sungen angegeben, die für Kollegen, die auf dieses Problem sto?en, einen gewissen Referenz- und Lernwert haben. Vorwort: Ich bin kürzlich auf einige Probleme bei der Arbeit gesto?en Die Aufgabe wurde nicht ausgeführt. Als ich sp?ter im Internet suchte, stellte ich fest, dass im Internet haupts?chlich diese fünf Anreize erw?hnt wurden: 1. Der Crond-Dienst ist keine Funktion des Linux-Kernels, sondern basiert auf einem Cron.

Der Artikel von StableDiffusion3 ist endlich da! Dieses Modell wurde vor zwei Wochen ver?ffentlicht und verwendet die gleiche DiT-Architektur (DiffusionTransformer) wie Sora. Nach seiner Ver?ffentlichung sorgte es für gro?es Aufsehen. Im Vergleich zur Vorg?ngerversion wurde die Qualit?t der von StableDiffusion3 generierten Bilder erheblich verbessert. Es unterstützt jetzt Eingabeaufforderungen mit mehreren Themen, und der Textschreibeffekt wurde ebenfalls verbessert, und es werden keine verstümmelten Zeichen mehr angezeigt. StabilityAI wies darauf hin, dass es sich bei StableDiffusion3 um eine Reihe von Modellen mit Parametergr??en von 800 M bis 8 B handelt. Durch diesen Parameterbereich kann das Modell direkt auf vielen tragbaren Ger?ten ausgeführt werden, wodurch der Einsatz von KI deutlich reduziert wird

Die Trajektorienvorhersage spielt eine wichtige Rolle beim autonomen Fahren. Unter autonomer Fahrtrajektorienvorhersage versteht man die Vorhersage der zukünftigen Fahrtrajektorie des Fahrzeugs durch die Analyse verschiedener Daten w?hrend des Fahrvorgangs. Als Kernmodul des autonomen Fahrens ist die Qualit?t der Trajektorienvorhersage von entscheidender Bedeutung für die nachgelagerte Planungssteuerung. Die Trajektorienvorhersageaufgabe verfügt über einen umfangreichen Technologie-Stack und erfordert Vertrautheit mit der dynamischen/statischen Wahrnehmung des autonomen Fahrens, hochpr?zisen Karten, Fahrspurlinien, F?higkeiten in der neuronalen Netzwerkarchitektur (CNN&GNN&Transformer) usw. Der Einstieg ist sehr schwierig! Viele Fans hoffen, so schnell wie m?glich mit der Flugbahnvorhersage beginnen zu k?nnen und Fallstricke zu vermeiden. Heute werde ich eine Bestandsaufnahme einiger h?ufiger Probleme und einführender Lernmethoden für die Flugbahnvorhersage machen! Einführungsbezogenes Wissen 1. Sind die Vorschaupapiere in Ordnung? A: Schauen Sie sich zuerst die Umfrage an, S

Am 23. September wurde das Papier ?DeepModelFusion:ASurvey“ von der National University of Defense Technology, JD.com und dem Beijing Institute of Technology ver?ffentlicht. Deep Model Fusion/Merging ist eine neue Technologie, die die Parameter oder Vorhersagen mehrerer Deep-Learning-Modelle in einem einzigen Modell kombiniert. Es kombiniert die F?higkeiten verschiedener Modelle, um die Verzerrungen und Fehler einzelner Modelle zu kompensieren und so eine bessere Leistung zu erzielen. Die tiefe Modellfusion bei gro? angelegten Deep-Learning-Modellen (wie LLM und Basismodellen) steht vor einigen Herausforderungen, darunter hohe Rechenkosten, hochdimensionaler Parameterraum, Interferenzen zwischen verschiedenen heterogenen Modellen usw. Dieser Artikel unterteilt bestehende Methoden zur Tiefenmodellfusion in vier Kategorien: (1) ?Musterverbindung“, die L?sungen im Gewichtsraum über einen verlustreduzierenden Pfad verbindet, um eine bessere anf?ngliche Modellfusion zu erzielen

Einige pers?nliche Gedanken des Autors Im Bereich des autonomen Fahrens sind mit der Entwicklung BEV-basierter Teilaufgaben/End-to-End-L?sungen hochwertige Multi-View-Trainingsdaten und der entsprechende Aufbau von Simulationsszenen immer wichtiger geworden. Als Reaktion auf die Schwachstellen aktueller Aufgaben kann ?hohe Qualit?t“ in drei Aspekte zerlegt werden: Long-Tail-Szenarien in verschiedenen Dimensionen: z. B. Nahbereichsfahrzeuge in Hindernisdaten und pr?zise Kurswinkel beim Schneiden von Autos sowie Spurliniendaten . Szenen wie Kurven mit unterschiedlichen Krümmungen oder Rampen/Zusammenführungen/Zusammenführungen, die schwer zu erfassen sind. Diese basieren h?ufig auf der Sammlung gro?er Datenmengen und komplexen Data-Mining-Strategien, die kostspielig sind. Echter 3D-Wert – hochkonsistentes Bild: Die aktuelle BEV-Datenerfassung wird h?ufig durch Fehler bei der Sensorinstallation/-kalibrierung, hochpr?zisen Karten und dem Rekonstruktionsalgorithmus selbst beeintr?chtigt. das hat mich dazu geführt

Pl?tzlich wurde ein 19 Jahre altes Papier namens GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark mit offenem Quellcode entdeckt: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Gehen Sie direkt zum Volltext und spüren Sie die Qualit?t dieser Arbeit~1 Zusammenfassung der SLAM-Technologie hat in letzter Zeit viele Erfolge erzielt und die Aufmerksamkeit vieler High-Tech-Unternehmen auf sich gezogen. Es bleibt jedoch eine Frage, wie eine Schnittstelle zu bestehenden oder neuen Algorithmen hergestellt werden kann, um ein Benchmarking hinsichtlich Geschwindigkeit, Robustheit und Portabilit?t effizient durchzuführen. In diesem Artikel wird eine neue SLAM-Plattform namens GSLAM vorgeschlagen, die nicht nur Evaluierungsfunktionen bietet, sondern Forschern auch eine nützliche M?glichkeit bietet, schnell ihre eigenen SLAM-Systeme zu entwickeln.

Oben geschrieben & Nach pers?nlichem Verst?ndnis des Autors ist die bildbasierte 3D-Rekonstruktion eine anspruchsvolle Aufgabe, bei der aus einer Reihe von Eingabebildern auf die 3D-Form eines Objekts oder einer Szene geschlossen werden muss. Lernbasierte Methoden haben wegen ihrer F?higkeit, 3D-Formen direkt abzusch?tzen, Aufmerksamkeit erregt. Dieser übersichtsartikel konzentriert sich auf modernste 3D-Rekonstruktionstechniken, einschlie?lich der Generierung neuartiger, unsichtbarer Ansichten. Es wird ein überblick über die jüngsten Entwicklungen bei Gau?schen Splash-Methoden gegeben, einschlie?lich Eingabetypen, Modellstrukturen, Ausgabedarstellungen und Trainingsstrategien. Auch ungel?ste Herausforderungen und zukünftige Ausrichtungen werden besprochen. Angesichts der rasanten Fortschritte auf diesem Gebiet und der zahlreichen M?glichkeiten zur Verbesserung der 3D-Rekonstruktionsmethoden scheint eine gründliche Untersuchung des Algorithmus von entscheidender Bedeutung zu sein. Daher bietet diese Studie einen umfassenden überblick über die jüngsten Fortschritte in der Gau?schen Streuung. (Wischen Sie mit dem Daumen nach oben