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Synthetischer amodaler Wahrnehmungsdatensatz AmodalSynthDrive: Eine innovative Lösung für autonomes Fahren
Synthetischer amodaler Wahrnehmungsdatensatz AmodalSynthDrive: Eine innovative Lösung für autonomes Fahren
- Paper Link: https://arxiv.org/pdf/2309.06547.pdf
- Dataset Link: http: //amodalsynthdrive.cs.uni-freiburg.de
abstract
In diesem Artikel wird AmodalSynthDrive vorgestellt: ein synthetischer amodaler Wahrnehmungsdatensatz für autonomes Fahren. Im Gegensatz zum Menschen, der selbst bei teilweiser Verdeckung mühelos die Gesamtheit eines Objekts beurteilen kann, ist dieser Aspekt für moderne Computer-Vision-Algorithmen immer noch eine große Herausforderung. Die Nutzung dieser amodalen Wahrnehmung für autonomes Fahren bleibt aufgrund des Mangels an geeigneten Datensätzen weitgehend unerforscht. Die Generierung dieser Datensätze wird hauptsächlich durch die hohen Annotationskosten und die Notwendigkeit beeinträchtigt, die durch die Subjektivität des Annotators verursachten Störungen bei der genauen Beschriftung verdeckter Bereiche zu mildern. Um diese Einschränkungen zu beseitigen, stellt dieses Papier AmodalSynthDrive vor, einen synthetischen amodalen Wahrnehmungsdatensatz für mehrere Aufgaben. Der Datensatz bietet Kamerabilder mit mehreren Ansichten, 3D-Begrenzungsrahmen, LIDAR-Daten und Odometrie für 150 Fahrsequenzen, einschließlich über 1 Mio. Objektanmerkungen unter verschiedenen Verkehrs-, Wetter- und Lichtverhältnissen. AmodalSynthDrive unterstützt eine Vielzahl amodaler Szenenverständnisaufgaben, einschließlich der Einführung einer amodalen Tiefenschätzung für ein verbessertes räumliches Verständnis. In diesem Artikel werden für jede Aufgabe mehrere Baselines bewertet, um die Herausforderungen zu veranschaulichen, und ein öffentlicher Benchmark-Server eingerichtet.
Hauptbeiträge
Die Beiträge dieses Papiers sind wie folgt zusammengefasst:
1) Dieses Papier schlägt den AmodalSynthDrive-Datensatz vor, einen umfassenden synthetischen amodalen Wahrnehmungsdatensatz für städtische Fahrszenarien mit mehreren Datenquellen;
Dieses Papier schlägt einen Benchmark für nichtmodale Wahrnehmungsaufgaben vor, einschließlich nichtmodaler semantischer Segmentierung, nichtmodaler Instanzsegmentierung und nichtmodaler Panoramasegmentierung
3) Der Zweck der neuen nichtmodalen Tiefenschätzungsaufgabe besteht darin, eine Verbesserung zu fördern räumliches Verständnis. Dieses Papier demonstriert die Machbarkeit dieser neuen Aufgabe anhand mehrerer Grundlagen.
Papierbilder und. Tabellen
Zusammenfassung
Wahrnehmung ist eine Schlüsselaufgabe für autonome Fahrzeuge, aber aktuellen Methoden fehlt noch das amodale Verständnis, das zur Interpretation komplexer Verkehrsszenen erforderlich ist. Daher schlägt dieser Artikel AmodalSynthDrive vor, einen multimodalen synthetischen Wahrnehmungsdatensatz für autonomes Fahren. Mit synthetischen Bildern und Lidar-Punktwolken stellen wir einen umfassenden Datensatz bereit, der mit Ground-Truth annotierte Daten für grundlegende amodale Wahrnehmungsaufgaben enthält, und führen eine neue Aufgabe zur Verbesserung des räumlichen Verständnisses namens amodale Tiefenschätzung ein. Dieses Papier stellt über 60.000 einzelne Bildsätze bereit, von denen jeder amodale Instanzsegmentierung, amodale semantische Segmentierung, amodale Panoramasegmentierung, optischen Fluss, 2D- und 3D-Begrenzungsrahmen, amodale Tiefe und figurenbezogene Daten enthält. Durch AmodalSynthDrive liefert dieses Papier verschiedene Grundlagen und ist davon überzeugt, dass diese Arbeit den Weg für neue Arten der Forschung zum amodalen Szenenverständnis in dynamischen städtischen Umgebungen ebnen wird
Originallink: https://mp.weixin .qq.com /s/7cXqFbMoljcs6dQOLU3SAQ
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Remotedesktop kann die Identität des Remotecomputers nicht authentifizieren
Feb 29, 2024 pm 12:30 PM
Mit dem Windows-Remotedesktopdienst können Benutzer aus der Ferne auf Computer zugreifen, was für Personen, die aus der Ferne arbeiten müssen, sehr praktisch ist. Es können jedoch Probleme auftreten, wenn Benutzer keine Verbindung zum Remotecomputer herstellen können oder Remotedesktop die Identität des Computers nicht authentifizieren kann. Dies kann durch Netzwerkverbindungsprobleme oder einen Fehler bei der Zertifikatsüberprüfung verursacht werden. In diesem Fall muss der Benutzer möglicherweise die Netzwerkverbindung überprüfen, sicherstellen, dass der Remote-Computer online ist, und versuchen, die Verbindung wiederherzustellen. Außerdem ist es wichtig, sicherzustellen, dass die Authentifizierungsoptionen des Remotecomputers richtig konfiguriert sind, um das Problem zu lösen. Solche Probleme mit den Windows-Remotedesktopdiensten können normalerweise durch sorgfältiges Überprüfen und Anpassen der Einstellungen behoben werden. Aufgrund eines Zeit- oder Datumsunterschieds kann Remote Desktop die Identität des Remotecomputers nicht überprüfen. Bitte stellen Sie Ihre Berechnungen sicher
Die CSRankings National Computer Science Rankings 2024 sind veröffentlicht! CMU dominiert die Liste, MIT fällt aus den Top 5
Mar 25, 2024 pm 06:01 PM
Die 2024CSRankings National Computer Science Major Rankings wurden gerade veröffentlicht! In diesem Jahr gehört die Carnegie Mellon University (CMU) im Ranking der besten CS-Universitäten in den Vereinigten Staaten zu den Besten des Landes und im Bereich CS, während die University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) einen der besten Plätze belegt sechs Jahre in Folge den zweiten Platz belegt. Georgia Tech belegte den dritten Platz. Dann teilten sich die Stanford University, die University of California in San Diego, die University of Michigan und die University of Washington den vierten Platz weltweit. Es ist erwähnenswert, dass das Ranking des MIT zurückgegangen ist und aus den Top 5 herausgefallen ist. CSRankings ist ein globales Hochschulrankingprojekt im Bereich Informatik, das von Professor Emery Berger von der School of Computer and Information Sciences der University of Massachusetts Amherst initiiert wurde. Die Rangfolge erfolgt objektiv
Was ist e im Computer?
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Das „e“ von Computer ist das Symbol der wissenschaftlichen Notation. Der Buchstabe „e“ wird als Exponententrennzeichen in der wissenschaftlichen Notation verwendet, was „multipliziert mit der Zehnerpotenz“ bedeutet. In der wissenschaftlichen Notation wird eine Zahl normalerweise als M × geschrieben 10^E, wobei M eine Zahl zwischen 1 und 10 ist und E den Exponenten darstellt.
Fix: Microsoft Teams-Fehlercode 80090016 Das Trusted Platform-Modul Ihres Computers ist ausgefallen
Apr 19, 2023 pm 09:28 PM
<p>MSTeams ist die vertrauenswürdige Plattform zum Kommunizieren, Chatten oder Telefonieren mit Teamkollegen und Kollegen. Der Fehlercode 80090016 auf MSTeams und die Meldung <strong>Das Trusted Platform Module Ihres Computers ist fehlgeschlagen</strong> kann zu Schwierigkeiten beim Anmelden führen. Die App erlaubt Ihnen keine Anmeldung, bis der Fehlercode behoben ist. Wenn Sie beim Öffnen von MS Teams oder einer anderen Microsoft-Anwendung auf solche Meldungen stoßen, kann Ihnen dieser Artikel bei der Lösung des Problems helfen. </p><h2&
Was bedeutet Computer-Cu?
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Die Bedeutung von cu in einem Computer hängt vom Kontext ab: 1. Steuereinheit, im Zentralprozessor eines Computers, CU ist die Komponente, die für die Koordinierung und Steuerung des gesamten Rechenprozesses verantwortlich ist. 2. Recheneinheit, in einem Grafikprozessor oder einem anderen Beschleunigter Prozessor, CU ist die Grundeinheit zur Verarbeitung paralleler Rechenaufgaben.
Das Gruppenrichtlinienobjekt kann auf diesem Computer nicht geöffnet werden
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Gelegentlich kann es bei der Verwendung eines Computers zu Fehlfunktionen des Betriebssystems kommen. Das Problem, auf das ich heute gestoßen bin, bestand darin, dass das System beim Zugriff auf gpedit.msc mitteilte, dass das Gruppenrichtlinienobjekt nicht geöffnet werden könne, weil möglicherweise die richtigen Berechtigungen fehlten. Das Gruppenrichtlinienobjekt auf diesem Computer konnte nicht geöffnet werden: 1. Beim Zugriff auf gpedit.msc meldet das System, dass das Gruppenrichtlinienobjekt auf diesem Computer aufgrund fehlender Berechtigungen nicht geöffnet werden kann. Details: Das System kann den angegebenen Pfad nicht finden. 2. Nachdem der Benutzer auf die Schaltfläche „Schließen“ geklickt hat, wird das folgende Fehlerfenster angezeigt. 3. Überprüfen Sie sofort die Protokolleinträge und kombinieren Sie die aufgezeichneten Informationen, um festzustellen, dass das Problem in der Datei C:\Windows\System32\GroupPolicy\Machine\registry.pol liegt
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Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
