- SLAM：SLAM(即时定位与地图构建)的简介、发展、案例应用之详细攻略 目录 SLAM的简介 1、我在什么地方？—定位，自身状态。 周围环境是什么样？—建图，外在环境。 2、SLAM的问题描述 3、SLAM试图解决的问题 4、SLAM 2D与SLAM 3D SLAM 2D SLAM 3D SLAM的... SLAM：SLAM(即时定位与地图构建)的简介、发展、案例应用之详细攻略 目录 SLAM的简介 1、我在什么地方？—定位，自身状态。 周围环境是什么样？—建图，外在环境。 2、SLAM的问题描述 3、SLAM试图解决的问题 4、SLAM 2D与SLAM 3D SLAM 2D SLAM 3D SLAM的...
- ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对无人驾驶系统参数(2018年的data,18+2)进行回归预测+评估九种模型性能 相关文章ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对自动驾驶系统参数(2018年的data,18+2)进行回归预测+评估九种模型性能 目录 输出记录 1、第一次输出错误记录 2、第二次输出评估模型性能记录 输出记录 1、第一... ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对无人驾驶系统参数(2018年的data,18+2)进行回归预测+评估九种模型性能 相关文章ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对自动驾驶系统参数(2018年的data,18+2)进行回归预测+评估九种模型性能 目录 输出记录 1、第一次输出错误记录 2、第二次输出评估模型性能记录 输出记录 1、第一...
- ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2018年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值 相关文章ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2018年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值 目录 输出结果 核心代码 输出结果 数据的初步查验：输出回归目标值的差异... ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2018年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值 相关文章ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2018年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值 目录 输出结果 核心代码 输出结果 数据的初步查验：输出回归目标值的差异...
- https://www.bilibili.com/video/av9688898 https://selfdrivingcars.mit.edu/ 主讲人的网站，联系方式 http://agelab.mit.edu/students https://www.bilibili.com/video/av9688898 https://selfdrivingcars.mit.edu/ 主讲人的网站，联系方式 http://agelab.mit.edu/students
- 目录 （1） 阴影检测与去除结果 （2）车道线的检测 （3）行人检测 （3.1）如何处理遮挡 （3.2）行人搜索 （3.3）行人姿态估计 （4）场景分割 （5）单目深度估计 （6）语义分割与 深度估计的联合学习 从历史讲起，引入现在最新成果，杨老师讲的脉络清晰 标志性时间就是1995年CMU的智能车实验和美国军方DARPA04,05,07的比赛 ... 目录 （1） 阴影检测与去除结果 （2）车道线的检测 （3）行人检测 （3.1）如何处理遮挡 （3.2）行人搜索 （3.3）行人姿态估计 （4）场景分割 （5）单目深度估计 （6）语义分割与 深度估计的联合学习 从历史讲起，引入现在最新成果，杨老师讲的脉络清晰 标志性时间就是1995年CMU的智能车实验和美国军方DARPA04,05,07的比赛 ...
- 演讲机构：香港科技大学智能驾驶中心 演讲题目：《低速自主驾驶的技术要素》 演讲人：刘明 香港科技大学智能驾驶中心主任、机器人与多感知实验室主任 刘明教授，博士毕业于瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH），现任香港科技大学智能驾驶中心主任、机器人与多感知实验室主任，兼任多家知名科技公司首席科学家，香港科技大学电子与计算机工程学系助理教授；在机器人领域累计发表论文100余篇，近五... 演讲机构：香港科技大学智能驾驶中心 演讲题目：《低速自主驾驶的技术要素》 演讲人：刘明 香港科技大学智能驾驶中心主任、机器人与多感知实验室主任 刘明教授，博士毕业于瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH），现任香港科技大学智能驾驶中心主任、机器人与多感知实验室主任，兼任多家知名科技公司首席科学家，香港科技大学电子与计算机工程学系助理教授；在机器人领域累计发表论文100余篇，近五...
- Classification Densely Connected Convolutional Networks [Paper] Gao Huang, Zhuang Liu, Laurens van der Maaten, Kilian Q. Weinberger, arXiv:1608.06993. Microsoft (Deep Residual Learning)... Classification Densely Connected Convolutional Networks [Paper] Gao Huang, Zhuang Liu, Laurens van der Maaten, Kilian Q. Weinberger, arXiv:1608.06993. Microsoft (Deep Residual Learning)...
- Overall Self-Driving Cars: A Survey [Paper] Claudine Badue, Rânik Guidolini, Raphael Vivacqua Carneiro, Pedro Azevedo, Vinicius Brito Cardoso, Avelino Forechi, Luan Ferreira Reis Jesus... Overall Self-Driving Cars: A Survey [Paper] Claudine Badue, Rânik Guidolini, Raphael Vivacqua Carneiro, Pedro Azevedo, Vinicius Brito Cardoso, Avelino Forechi, Luan Ferreira Reis Jesus...
- 目录 KITTI数据集简介与使用 数据集名称 Kitti Oxford RobotCar Cityscape Comma.ai Udacity BDDV CARLA GTA KITTI数据集简介与使用 http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 数据集名称... 目录 KITTI数据集简介与使用 数据集名称 Kitti Oxford RobotCar Cityscape Comma.ai Udacity BDDV CARLA GTA KITTI数据集简介与使用 http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 数据集名称...
- 原文地址：https://blog.csdn.net/feixiaoxing/article/details/82313376 致敬 在无人驾驶中，除了camera，其他的传感器也十分重要，这其中就包括了雷达、定位和高清地图。 雷达的主要工作是检测车辆周围的环境，定位是判断汽车的当前位置高清地图的作用不仅仅是做好导航，它在其他方面的用途在很大程度上被大家忽视了。... 原文地址：https://blog.csdn.net/feixiaoxing/article/details/82313376 致敬 在无人驾驶中，除了camera，其他的传感器也十分重要，这其中就包括了雷达、定位和高清地图。 雷达的主要工作是检测车辆周围的环境，定位是判断汽车的当前位置高清地图的作用不仅仅是做好导航，它在其他方面的用途在很大程度上被大家忽视了。...
- 本文章来自： Apollo开发者社区 原创：阿波君 1、卷积神经网络 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络，它对感知问题特别有效，CNN接受多维输入包括定义大多数传感器数据的二维和三维形状。如果使用标准神经网络对图像进行分类，则需要通过一种方法将图像连接到网络的第一层，这属于一维。 标准做法是通过将图像矩阵重塑为一个矢量，并在一个大行中连接所... 本文章来自： Apollo开发者社区 原创：阿波君 1、卷积神经网络 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络，它对感知问题特别有效，CNN接受多维输入包括定义大多数传感器数据的二维和三维形状。如果使用标准神经网络对图像进行分类，则需要通过一种方法将图像连接到网络的第一层，这属于一维。 标准做法是通过将图像矩阵重塑为一个矢量，并在一个大行中连接所...
- Uber自动驾驶汽车出事故了，北美要求全部停止测试。这是全球首例，所以格外引人关注。当然，一直有另外一种声音是说，自动驾驶也不能保证百分之百安全。与人类驾驶相比，自动驾驶汽车出事的概率要低得多。因为自动驾驶汽车还没有真正开放上路，大规模的推广应用。所以这种言之凿凿的判定还为时过早，因为根本就没有数据比较。我个人觉得，也许未来自动驾驶汽车能达到远远超越人类的驾驶技术水平，但真不是现在。计算机擅... Uber自动驾驶汽车出事故了，北美要求全部停止测试。这是全球首例，所以格外引人关注。当然，一直有另外一种声音是说，自动驾驶也不能保证百分之百安全。与人类驾驶相比，自动驾驶汽车出事的概率要低得多。因为自动驾驶汽车还没有真正开放上路，大规模的推广应用。所以这种言之凿凿的判定还为时过早，因为根本就没有数据比较。我个人觉得，也许未来自动驾驶汽车能达到远远超越人类的驾驶技术水平，但真不是现在。计算机擅...
- 目 录一. 产业定义范畴二. 产业政策分析三. 产业链全景图四. 价值链及创新五. 产业地图布局六. 行业龙头动向七. 市场规模预测八. 研判与建议九. 资本市场动向十. 三十强潜力企业一、产业定义或范畴车联网概念引申于物联网（Internet of Things），根据行业背景不同，对车联网的定义也不尽相同。传统的车联网定义是指装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术，实现在信息网络平... 目 录一. 产业定义范畴二. 产业政策分析三. 产业链全景图四. 价值链及创新五. 产业地图布局六. 行业龙头动向七. 市场规模预测八. 研判与建议九. 资本市场动向十. 三十强潜力企业一、产业定义或范畴车联网概念引申于物联网（Internet of Things），根据行业背景不同，对车联网的定义也不尽相同。传统的车联网定义是指装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术，实现在信息网络平...
- 两年前我们去买车，听销售聊得最多的就是「一键启动」、「全景天窗」、「涡轮增压」等。而最近我们去买车，一些主动式安全配置开始多起来，比如「车道保持系统」、「自动驾驶」、「碰撞预警系统」等。很多主动安全系统都能从字面上理解其作用，销售也会比较详尽的进行介绍，但是「V2X」往往会一笔带过。「V2X」到底是个什么东西？为什么大家都在提，却很少有人把它说清楚？今天物语君就来给大家揭开它的神秘面纱，看看... 两年前我们去买车，听销售聊得最多的就是「一键启动」、「全景天窗」、「涡轮增压」等。而最近我们去买车，一些主动式安全配置开始多起来，比如「车道保持系统」、「自动驾驶」、「碰撞预警系统」等。很多主动安全系统都能从字面上理解其作用，销售也会比较详尽的进行介绍，但是「V2X」往往会一笔带过。「V2X」到底是个什么东西？为什么大家都在提，却很少有人把它说清楚？今天物语君就来给大家揭开它的神秘面纱，看看...
- 本节书摘来自华章计算机《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》一书中第1章，第1.3.2节，作者是王健宗 瞿晓阳 。 本节书摘来自华章计算机《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》一书中第1章，第1.3.2节，作者是王健宗 瞿晓阳 。
上滑加载中
推荐直播
-
OpenHarmony应用开发之网络数据请求与数据解析2025/01/16 周四 19:00-20:30
华为开发者布道师、南京师范大学泰州学院副教授，硕士研究生导师，开放原子教育银牌认证讲师
科技浪潮中，鸿蒙生态强势崛起，OpenHarmony开启智能终端无限可能。当下，其原生应用开发适配潜力巨大，终端设备已广泛融入生活各场景，从家居到办公、穿戴至车载。 现在，机会敲门！我们的直播聚焦OpenHarmony关键的网络数据请求与解析，抛开晦涩理论，用真实案例带你掌握数据访问接口，轻松应对复杂网络请求、精准解析Json与Xml数据。参与直播，为开发鸿蒙App夯实基础，抢占科技新高地，别错过！
回顾中 -
Ascend C高层API设计原理与实现系列2025/01/17 周五 15:30-17:00
Ascend C 技术专家
以LayerNorm算子开发为例，讲解开箱即用的Ascend C高层API
回顾中
热门标签