この論文では、自動(dòng)運(yùn)転においてさまざまな視野角 (遠(yuǎn)近法や鳥瞰図など) から物體を正確に検出するという問題、特に、特徴を遠(yuǎn)近法 (PV) 空間から鳥瞰図 (BEV) 空間に効果的に変換する方法について検討します。 Visual Transformation (VT) モジュールを介して実裝されます。既存の手法は、2D から 3D への変換と 3D から 2D への変換という 2 つの戦略に大別されます。 2D から 3D への手法は、深さの確率を予測することで高密度の 2D フィーチャを改善しますが、特に遠(yuǎn)方の領(lǐng)域では、深さ予測に固有の不確実性により不正確さが生じる可能性があります。 3D から 2D への方法では通常、3D クエリを使用して 2D フィーチャをサンプリングし、Transformer を通じて 3D と 2D フィーチャ間の対応のアテンション ウェイトを?qū)W習(xí)します。これにより、計(jì)算時(shí)間と展開時(shí)間が増加します。

crontab のスケジュールされたタスクが実行されない原因まとめ 更新日時(shí): 2019年1月9日 09:34:57 作成者: Hope on the field. この記事では主に、crontab のスケジュールされたタスクが実行されない原因をいくつかまとめて紹介します?？激à椁欷毳去辚`ごとに解決策が示されており、この問題に遭遇した同僚にとって一定の參照と學(xué)習(xí)価値があります。必要な學(xué)生はエディターに従って一緒に學(xué)習(xí)できます。序文: 最近仕事でいくつかの問題に遭遇しました。crontab のスケジュール設(shè)定タスクが実行されませんでした後、インターネットで検索したところ、インターネットでは主に次の 5 つのインセンティブについて言及されていることがわかりました: 1. crond サービスが開始されていない Crontab は Linux カーネルの機(jī)能ではなく、cron に依存しています。

StableDiffusion3 の論文がついに登場しました!このモデルは2週間前にリリースされ、Soraと同じDiT（DiffusionTransformer）アーキテクチャを採用しており、リリースされると大きな話題を呼びました。前バージョンと比較して、StableDiffusion3で生成される畫像の品質(zhì)が大幅に向上し、マルチテーマプロンプトに対応したほか、テキスト書き込み効果も向上し、文字化けが発生しなくなりました。 StabilityAI は、StableDiffusion3 はパラメータ サイズが 800M から 8B までの一連のモデルであると指摘しました。このパラメーター範(fàn)囲は、モデルを多くのポータブル デバイス上で直接実行できることを意味し、AI の使用を大幅に削減します。

自動(dòng)運(yùn)転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動(dòng)運(yùn)転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、將來の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動(dòng)運(yùn)転のコアモジュールとして、軌道予測の品質(zhì)は下流の計(jì)畫制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術(shù)スタックがあり、自動(dòng)運(yùn)転の動(dòng)的/靜的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な學(xué)習(xí)方法を取り上げます。関連知識(shí)の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

9 月 23 日、論文「DeepModelFusion:ASurvey」が國立國防技術(shù)大學(xué)、JD.com、北京理工大學(xué)によって発表されました。ディープ モデルの融合/マージは、複數(shù)のディープ ラーニング モデルのパラメーターまたは予測を 1 つのモデルに結(jié)合する新しいテクノロジーです。さまざまなモデルの機(jī)能を組み合わせて、個(gè)々のモデルのバイアスとエラーを補(bǔ)償し、パフォーマンスを向上させます。大規(guī)模な深層學(xué)習(xí)モデル (LLM や基本モデルなど) での深層モデルの融合は、高い計(jì)算コスト、高次元のパラメーター空間、異なる異種モデル間の干渉など、いくつかの課題に直面しています。この記事では、既存のディープ モデル フュージョン手法を 4 つのカテゴリに分類します。 (1) 「パターン接続」。損失低減パスを介して重み空間內(nèi)の解を接続し、より適切な初期モデル フュージョンを取得します。

著者の個(gè)人的な考えの一部 自動(dòng)運(yùn)転の分野では、BEV ベースのサブタスク/エンドツーエンド ソリューションの開発に伴い、高品質(zhì)のマルチビュー トレーニング データとそれに対応するシミュレーション シーンの構(gòu)築がますます重要になってきています?，F(xiàn)在のタスクの問題點(diǎn)に対応して、「高品質(zhì)」は 3 つの側(cè)面に分離できます。 さまざまな次元のロングテール シナリオ: 障害物データ內(nèi)の近距離車両、車両切斷中の正確な進(jìn)行角、車線などラインデータ 曲率の異なるカーブやランプ?合流?合流などの撮影が難しいシーン。これらは多くの場合、大量のデータ収集と複雑なデータ マイニング戦略に依存しており、コストがかかります。 3D 真の値 - 一貫性の高い畫像: 現(xiàn)在の BEV データ取得は、センサーの設(shè)置/校正、高精度マップ、再構(gòu)成アルゴリズム自體のエラーの影響を受けることがよくあります。これが私を?qū)Гい?/p>

19 年前の論文を突然発見 GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark オープンソース コード: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM 全文に直接アクセスして、この作品の品質(zhì)を感じてください ~ 1 抽象的な SLAM テクノロジー近年多くの成功を収め、多くのハイテク企業(yè)の注目を集めています。ただし、既存または新たなアルゴリズムへのインターフェイスを使用して、速度、堅(jiān)牢性、移植性に関するベンチマークを効果的に実行する方法は依然として問題です。この論文では、GSLAM と呼ばれる新しい SLAM プラットフォームを提案します。これは、評価機(jī)能を提供するだけでなく、研究者が獨(dú)自の SLAM システムを迅速に開発するための有用な方法を提供します。

上記と著者の個(gè)人的な理解は、畫像ベースの 3D 再構(gòu)成は、一連の入力畫像からオブジェクトまたはシーンの 3D 形狀を推測することを含む困難なタスクであるということです。學(xué)習(xí)ベースの手法は、3D形狀を直接推定できることから注目を集めています。このレビュー ペーパーは、これまでにない新しいビューの生成など、最先端の 3D 再構(gòu)成技術(shù)に焦點(diǎn)を當(dāng)てています。入力タイプ、モデル構(gòu)造、出力表現(xiàn)、トレーニング戦略など、ガウス スプラッシュ メソッドの最近の開発の概要が提供されます。未解決の課題と今後の方向性についても議論します。この分野の急速な進(jìn)歩と 3D 再構(gòu)成手法を強(qiáng)化する數(shù)多くの機(jī)會(huì)を考慮すると、アルゴリズムを徹底的に調(diào)査することが重要であると思われます。したがって、この研究は、ガウス散亂の最近の進(jìn)歩の包括的な概要を提供します。 (親指を上にスワイプしてください