


Bengkel ECCV 2024 Pemahaman Multimodal dan Penjanaan Video Senario Kes Sukar Pemanduan Autonomi Panggilan untuk Kertas dan Cabaran kini dibuka!
Laman utama bengkel: https://www.php.cn/link/f73850aa36d8564629a0d62c51009acf
Ikhtisar tentang teknologi pemanduan yang paling canggih dan tidak boleh dipercayai
ini jurang pemanduan autonomi ligent antara ejen. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, model berbilang modal yang besar (seperti GPT-4V) telah menunjukkan kemajuan yang belum pernah berlaku sebelum ini dalam persepsi dan pemahaman berbilang modal. Menggunakan MLLM untuk menangani senario kompleks dalam pemanduan autonomi, terutamanya senario kes keras yang jarang berlaku tetapi kritikal, merupakan cabaran yang tidak dapat diselesaikan. Bengkel ini bertujuan untuk mempromosikan penyelidikan inovatif dalam persepsi dan pemahaman model besar pelbagai mod, aplikasi teknologi AIGC termaju dalam sistem pemanduan autonomi, dan pemanduan autonomi hujung ke hujung.WorkshopCall for Papers
Draf kertas kerja ini memfokuskan pada topik seperti persepsi pelbagai mod dan pemahaman adegan pemanduan autonomi, penjanaan imej dan video adegan pemanduan autonomi, pemanduan autonomi hujung ke hujung dan seterusnya -penyelesaian pemanduan autonomi gred industri penjanaan Termasuk tetapi tidak terhad kepada:- Perlombongan kes penjuru dan penjanaan untuk pemanduan autonomi.
- Pengesanan objek 3D dan pemahaman pemandangan.
- Ramalan penghunian semantik.
- Pembelajaran Lidar yang lemah. dan imej 2D.
- Pembelajaran satu/beberapa/ sifar pukulan untuk persepsi autonomi.
- Sistem pemanduan autonomi hujung ke hujung dengan Model Multimodal Besar.
- Teknik Model Bahasa Besar yang boleh disesuaikan untuk sistem pemanduan sendiri.
- Keselamatan/ kebolehjelasan/keteguhan untuk pemanduan autonomi hujung ke hujung.
- Penyesuaian domain dan generalisasi untuk pemanduan autonomi hujung ke hujung.
Peraturan penyerahan:
Penyerahan ini akan tertakluk pada semakan dua buta melalui Semakan Terbuka platform, dan dua bentuk penyerahan akan diterima:- Kertas lengkap: Kertas hendaklah dalam 14 muka surat dalam format ECCV, tanpa had pada panjang rujukan dan bahan tambahan. Kertas yang diterima akan menjadi sebahagian daripada prosiding rasmi ECCV dan tidak dibenarkan untuk diserahkan semula ke persidangan lain.
- Abstrak lanjutan: Kertas hendaklah dalam 4 muka surat dalam format CVPR Tiada had untuk panjang rujukan dan bahan tambahan. Kertas yang diterima tidak akan dimasukkan dalam prosiding rasmi ECCV dan dibenarkan untuk diserahkan semula ke persidangan lain.
Masuk penyerahan:
- Kertas penuh:
- ECCV 2024 Workshop W-CODA | Contoh sukar autonomi memandu Scene Multimodal Understanding and Video Generation Challenge
- Pertandingan ini bertujuan untuk meningkatkan persepsi dan pemahaman model multimodal tentang situasi ekstrem dalam pemanduan autonomi, dan untuk menjana keupayaan untuk menggambarkan situasi ekstrem ini. Kami menawarkan hadiah dan bonus yang murah dan dengan ikhlas menjemput anda untuk mengambil bahagian!
Track 1: Persepsi dan pemahaman senario pemanduan autonomi yang sukar
Trek ini memfokuskan pada persepsi dan keupayaan pemahaman model besar berbilang mod (MLLM) dalam senario pemanduan autonomi yang sukar, termasuk pemahaman keseluruhan pemandangan, pemahaman serantau dan Keupayaan seperti cadangan pemanduan direka untuk menggalakkan pembangunan ejen pemanduan autonomi yang lebih dipercayai dan boleh dijelaskan.Track 2: Penjanaan Video Senario Pemanduan Autonomi Sukar
Trek ini memfokuskan pada keupayaan model resapan untuk menjana video adegan pemanduan autonomi berbilang paparan. Berdasarkan struktur geometri 3D yang diberikan bagi adegan pemanduan autonomi, model tersebut perlu menghasilkan video adegan pemanduan autonomi yang sepadan dan memastikan ketekalan pemasaan, ketekalan berbilang paparan, resolusi dan tempoh video yang ditetapkan.Masa pertandingan: 15 Jun 2024 hingga 15 Ogos 2024
Tetapan hadiah:
1,000 USD untuk juara, 800 USD untuk naib juara, dan 600 USD untuk tempat ketiga (setiap trek)Nod masa (
AoE Time, UTC-12)
Penyerahan Kertas Penuh
1 st Ogos , 2024 |
|
|
10 Ogos, 2024 baris |
15th Ogos , 2024 |
|
Penyerahan Kertas Abstrak |
||
Date limite de soumission des articles de résumé |
1st septembre 2024 |
|
Notification des articles de résumé aux auteurs | 7th septembre 2024 |
|
Date limite de préparation de l'appareil photo papier abstrait |
10th septembre 2024 |
|
Challenge | ||
Challenge ouvert au public |
15th juin Notification du défi au gagnant, 2024 |
|
er | septembre 2024Atelier (demi-journée) |
|
e | septembre 2024Contact nous | Si vous avez des questions sur l'atelier et le défi, veuillez envoyer un e-mail à |
Atas ialah kandungan terperinci Bengkel ECCV 2024 Pemahaman Multimodal dan Penjanaan Video Senario Kes Sukar Pemanduan Autonomi Panggilan untuk Kertas dan Cabaran kini dibuka!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Tetapi mungkin dia tidak dapat mengalahkan lelaki tua di taman itu? Sukan Olimpik Paris sedang rancak berlangsung, dan pingpong telah menarik perhatian ramai. Pada masa yang sama, robot juga telah membuat penemuan baru dalam bermain pingpong. Sebentar tadi, DeepMind mencadangkan ejen robot pembelajaran pertama yang boleh mencapai tahap pemain amatur manusia dalam pingpong yang kompetitif. Alamat kertas: https://arxiv.org/pdf/2408.03906 Sejauh manakah robot DeepMind bermain pingpong? Mungkin setanding dengan pemain amatur manusia: kedua-dua pukulan depan dan pukulan kilas: pihak lawan menggunakan pelbagai gaya permainan, dan robot juga boleh bertahan: servis menerima dengan putaran yang berbeza: Walau bagaimanapun, keamatan permainan nampaknya tidak begitu sengit seperti lelaki tua di taman itu. Untuk robot, pingpong

Pada 21 Ogos, Persidangan Robot Dunia 2024 telah diadakan dengan megah di Beijing. Jenama robot rumah SenseTime "Yuanluobot SenseRobot" telah memperkenalkan seluruh keluarga produknya, dan baru-baru ini mengeluarkan robot permainan catur AI Yuanluobot - Edisi Profesional Catur (selepas ini dirujuk sebagai "Yuanluobot SenseRobot"), menjadi robot catur A pertama di dunia untuk rumah. Sebagai produk robot permainan catur ketiga Yuanluobo, robot Guoxiang baharu telah melalui sejumlah besar peningkatan teknikal khas dan inovasi dalam AI dan jentera kejuruteraan Buat pertama kalinya, ia telah menyedari keupayaan untuk mengambil buah catur tiga dimensi melalui cakar mekanikal pada robot rumah, dan melaksanakan Fungsi mesin manusia seperti bermain catur, semua orang bermain catur, semakan notasi, dsb.

Permulaan sekolah akan bermula, dan bukan hanya pelajar yang akan memulakan semester baharu yang harus menjaga diri mereka sendiri, tetapi juga model AI yang besar. Beberapa ketika dahulu, Reddit dipenuhi oleh netizen yang mengadu Claude semakin malas. "Tahapnya telah banyak menurun, ia sering berhenti seketika, malah output menjadi sangat singkat. Pada minggu pertama keluaran, ia boleh menterjemah dokumen penuh 4 halaman sekaligus, tetapi kini ia tidak dapat mengeluarkan separuh halaman pun. !" https:// www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1by8rw8/something_just_feels_wrong_with_claude_in_the/ dalam siaran bertajuk "Totally disappointed with Claude", penuh dengan

Pada Persidangan Robot Dunia yang diadakan di Beijing, paparan robot humanoid telah menjadi tumpuan mutlak di gerai Stardust Intelligent, pembantu robot AI S1 mempersembahkan tiga persembahan utama dulcimer, seni mempertahankan diri dan kaligrafi dalam. satu kawasan pameran, berkebolehan kedua-dua sastera dan seni mempertahankan diri, menarik sejumlah besar khalayak profesional dan media. Permainan elegan pada rentetan elastik membolehkan S1 menunjukkan operasi halus dan kawalan mutlak dengan kelajuan, kekuatan dan ketepatan. CCTV News menjalankan laporan khas mengenai pembelajaran tiruan dan kawalan pintar di sebalik "Kaligrafi Pengasas Syarikat Lai Jie menjelaskan bahawa di sebalik pergerakan sutera, bahagian perkakasan mengejar kawalan daya terbaik dan penunjuk badan yang paling menyerupai manusia (kelajuan, beban). dll.), tetapi di sisi AI, data pergerakan sebenar orang dikumpulkan, membolehkan robot menjadi lebih kuat apabila ia menghadapi situasi yang kuat dan belajar untuk berkembang dengan cepat. Dan tangkas

Pada persidangan ACL ini, para penyumbang telah mendapat banyak keuntungan. ACL2024 selama enam hari diadakan di Bangkok, Thailand. ACL ialah persidangan antarabangsa teratas dalam bidang linguistik pengiraan dan pemprosesan bahasa semula jadi Ia dianjurkan oleh Persatuan Antarabangsa untuk Linguistik Pengiraan dan diadakan setiap tahun. ACL sentiasa menduduki tempat pertama dalam pengaruh akademik dalam bidang NLP, dan ia juga merupakan persidangan yang disyorkan CCF-A. Persidangan ACL tahun ini adalah yang ke-62 dan telah menerima lebih daripada 400 karya termaju dalam bidang NLP. Petang semalam, persidangan itu mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Kali ini, terdapat 7 Anugerah Kertas Terbaik (dua tidak diterbitkan), 1 Anugerah Kertas Tema Terbaik, dan 35 Anugerah Kertas Cemerlang. Persidangan itu turut menganugerahkan 3 Anugerah Kertas Sumber (ResourceAward) dan Anugerah Impak Sosial (

Penyepaduan mendalam penglihatan dan pembelajaran robot. Apabila dua tangan robot bekerja bersama-sama dengan lancar untuk melipat pakaian, menuang teh dan mengemas kasut, ditambah pula dengan 1X robot humanoid NEO yang telah menjadi tajuk berita baru-baru ini, anda mungkin mempunyai perasaan: kita seolah-olah memasuki zaman robot. Malah, pergerakan sutera ini adalah hasil teknologi robotik canggih + reka bentuk bingkai yang indah + model besar berbilang modal. Kami tahu bahawa robot yang berguna sering memerlukan interaksi yang kompleks dan indah dengan alam sekitar, dan persekitaran boleh diwakili sebagai kekangan dalam domain spatial dan temporal. Sebagai contoh, jika anda ingin robot menuang teh, robot terlebih dahulu perlu menggenggam pemegang teko dan memastikannya tegak tanpa menumpahkan teh, kemudian gerakkannya dengan lancar sehingga mulut periuk sejajar dengan mulut cawan. , dan kemudian condongkan teko pada sudut tertentu. ini

Petang ini, Hongmeng Zhixing secara rasmi mengalu-alukan jenama baharu dan kereta baharu. Pada 6 Ogos, Huawei mengadakan persidangan pelancaran produk baharu Hongmeng Smart Xingxing S9 dan senario penuh Huawei, membawakan sedan perdana pintar panoramik Xiangjie S9, M7Pro dan Huawei novaFlip baharu, MatePad Pro 12.2 inci, MatePad Air baharu, Huawei Bisheng With banyak produk pintar semua senario baharu termasuk pencetak laser siri X1, FreeBuds6i, WATCHFIT3 dan skrin pintar S5Pro, daripada perjalanan pintar, pejabat pintar kepada pakaian pintar, Huawei terus membina ekosistem pintar senario penuh untuk membawa pengguna pengalaman pintar Internet Segala-galanya. Hongmeng Zhixing: Pemerkasaan mendalam untuk menggalakkan peningkatan industri kereta pintar Huawei berganding bahu dengan rakan industri automotif China untuk menyediakan

Pengenalan Persidangan Dengan perkembangan pesat sains dan teknologi, kecerdasan buatan telah menjadi kuasa penting dalam menggalakkan kemajuan sosial. Dalam era ini, kami bertuah untuk menyaksikan dan mengambil bahagian dalam inovasi dan aplikasi Kecerdasan Buatan Teragih (DAI). Kecerdasan buatan yang diedarkan adalah cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, yang telah menarik lebih banyak perhatian dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Agen berdasarkan model bahasa besar (LLM) tiba-tiba muncul Dengan menggabungkan pemahaman bahasa yang kuat dan keupayaan penjanaan model besar, mereka telah menunjukkan potensi besar dalam interaksi bahasa semula jadi, penaakulan pengetahuan, perancangan tugas, dsb. AIAgent mengambil alih model bahasa besar dan telah menjadi topik hangat dalam kalangan AI semasa. Au
