這篇論文探討了在自動駕駛中，從不同視角（如透視圖和鳥瞰圖）準(zhǔn)確檢測物體的問題，特別是如何有效地從透視圖（PV）到鳥瞰圖（BEV）空間轉(zhuǎn)換特徵，這一轉(zhuǎn)換是透過視覺轉(zhuǎn)換（VT）模組實施的?，F(xiàn)有的方法大致分為兩種策略：2D到3D和3D到2D轉(zhuǎn)換。 2D到3D的方法透過預(yù)測深度機(jī)率來提升密集的2D特徵，但深度預(yù)測的固有不確定性，尤其是在遠(yuǎn)處區(qū)域，可能會引入不準(zhǔn)確性。而3D到2D的方法通常使用3D查詢來採樣2D特徵，並透過Transformer學(xué)習(xí)3D和2D特徵之間對應(yīng)關(guān)係的注意力權(quán)重，這增加了計算和部署的

StableDiffusion3的論文終于來了！這個模型于兩周前發(fā)布，采用了與Sora相同的DiT（DiffusionTransformer）架構(gòu)，一經(jīng)發(fā)布就引起了不小的轟動。與之前版本相比，StableDiffusion3生成的圖質(zhì)量有了顯著提升，現(xiàn)在支持多主題提示，并且文字書寫效果也得到了改善，不再出現(xiàn)亂碼情況。StabilityAI指出，StableDiffusion3是一個系列模型，其參數(shù)量從800M到8B不等。這一參數(shù)范圍意味著該模型可以在許多便攜設(shè)備上直接運行，從而顯著降低了使用AI

軌跡預(yù)測在自動駕駛中承擔(dān)著重要的角色，自動駕駛軌跡預(yù)測是指透過分析車輛行駛過程中的各種數(shù)據(jù)，預(yù)測車輛未來的行駛軌跡。作為自動駕駛的核心模組，軌跡預(yù)測的品質(zhì)對於下游的規(guī)劃控制至關(guān)重要。軌跡預(yù)測任務(wù)技術(shù)堆疊豐富，需熟悉自動駕駛動/靜態(tài)感知、高精地圖、車道線、神經(jīng)網(wǎng)路架構(gòu)（CNN&GNN&Transformer）技能等，入門難度很高！許多粉絲期望能夠盡快上手軌跡預(yù)測，少踩坑，今天就為大家盤點下軌跡預(yù)測常見的一些問題和入門學(xué)習(xí)方法！入門相關(guān)知識1.預(yù)習(xí)的論文有沒有切入順序？ A：先看survey，p

23年9月國防科大、京東和北理工的論文「DeepModelFusion:ASurvey」。深度模型整合/合併是一種新興技術(shù)，它將多個深度學(xué)習(xí)模型的參數(shù)或預(yù)測合併為一個模型。它結(jié)合了不同模型的能力來彌補(bǔ)單一模型的偏差和錯誤，以獲得更好的性能。而大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型（例如LLM和基礎(chǔ)模型）上的深度模型整合面臨一些挑戰(zhàn)，包括高運算成本、高維度參數(shù)空間、不同異質(zhì)模型之間的干擾等。本文將現(xiàn)有的深度模型融合方法分為四類：（1）“模式連接”，透過一條損失減少的路徑將權(quán)重空間中的解連接起來，以獲得更好的模型融合初

作者的一些個人思考在自動駕駛領(lǐng)域，隨著BEV-based子任務(wù)/端到端方案的發(fā)展，高品質(zhì)的多視圖訓(xùn)練資料和相應(yīng)的模擬場景建立愈發(fā)重要。針對當(dāng)下任務(wù)的痛點，「高品質(zhì)」可以解耦成三個面向：不同維度上的長尾場景：如障礙物資料中近距離的車輛以及切車過程中精準(zhǔn)的朝向角，以及車道線資料中不同曲率的彎道或較難收集的匝道/匯入/合流等場景。這些往往靠大量的資料收集和複雜的資料探勘策略，成本高昂。 3D真值-影像的高度一致：當(dāng)下的BEV資料取得往往受到感測器安裝/標(biāo)定，高精地圖以及重建演算法本身的誤差影響。這導(dǎo)致了我

如何監(jiān)聽一個iframe的滾動，需要具體程式碼範(fàn)例當(dāng)我們在網(wǎng)頁中使用iframe標(biāo)籤嵌入其他網(wǎng)頁時，有時需要對iframe中的內(nèi)容進(jìn)行一些特定的操作。其中一個常見的需求是監(jiān)聽iframe的捲動事件，以便在捲動發(fā)生時執(zhí)行對應(yīng)的程式碼。以下將介紹如何使用JavaScript來監(jiān)聽一個iframe的捲動，並提供具體的程式碼範(fàn)例供參考。在取得iframe元素首先，我們需要

寫在前面&筆者的個人理解基於圖像的3D重建是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，涉及從一組輸入圖像推斷目標(biāo)或場景的3D形狀?；秾W(xué)習(xí)的方法因其直接估計3D形狀的能力而受到關(guān)注。這篇綜述論文的重點是最先進(jìn)的3D重建技術(shù)，包括產(chǎn)生新穎的、看不見的視野。概述了高斯飛濺方法的最新發(fā)展，包括輸入類型、模型結(jié)構(gòu)、輸出表示和訓(xùn)練策略。也討論了尚未解決的挑戰(zhàn)和未來的方向。鑑於該領(lǐng)域的快速進(jìn)展以及增強(qiáng)3D重建方法的眾多機(jī)會，對演算法進(jìn)行全面檢查似乎至關(guān)重要。因此，本研究對高斯散射的最新進(jìn)展進(jìn)行了全面的概述。 （大拇指往上滑

請留意，這個方塊人正在緊鎖眉頭，思考著面前幾位「不速之客」的身份。原來她陷入了危險境地，意識到這一點後，她迅速展開腦力搜索，尋找解決問題的策略。最終，她決定先逃離現(xiàn)場，然後儘快尋求幫助，並立即採取行動。同時，對面的人也在進(jìn)行著與她相同的思考……在《我的世界》中出現(xiàn)了這樣一個場景，所有的角色都由人工智慧控制。他們每個人都有著獨特的身份設(shè)定，例如之前提到的女孩就是一個年僅17歲但聰明又勇敢的快遞員。他們擁有記憶和思考能力，在這個以《我的世界》為背景的小鎮(zhèn)中像人類一樣生活。驅(qū)動他們的，是一款全新的、