PHP核心技术与最佳实践之Hash算法
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CLIP-BEVFormer：显式监督BEVFormer结构，提升长尾检测性能
Mar 26, 2024 pm 12:41 PM
写在前面&笔者的个人理解目前，在整个自动驾驶系统当中，感知模块扮演了其中至关重要的角色，行驶在道路上的自动驾驶车辆只有通过感知模块获得到准确的感知结果后，才能让自动驾驶系统中的下游规控模块做出及时、正确的判断和行为决策。目前，具备自动驾驶功能的汽车中通常会配备包括环视相机传感器、激光雷达传感器以及毫米波雷达传感器在内的多种数据信息传感器来收集不同模态的信息，用于实现准确的感知任务。基于纯视觉的BEV感知算法因其较低的硬件成本和易于部署的特点，以及其输出结果能便捷地应用于各种下游任务，因此受到工业
Stable Diffusion 3论文终于发布，架构细节大揭秘，对复现Sora有帮助？
Mar 06, 2024 pm 05:34 PM
StableDiffusion3的论文终于来了！这个模型于两周前发布，采用了与Sora相同的DiT（DiffusionTransformer）架构，一经发布就引起了不小的轰动。与之前版本相比，StableDiffusion3生成的图质量有了显着提升，现在支持多主题提示，并且文字书写效果也得到了改善，不再出现乱码情况。 StabilityAI指出，StableDiffusion3是一个系列模型，其参数量从800M到8B不等。这一参数范围意味着该模型可以在许多便携设备上直接运行，从而显着降低了使用AI
自动驾驶与轨迹预测看这一篇就够了！
Feb 28, 2024 pm 07:20 PM
轨迹预测在自动驾驶中承担着重要的角色，自动驾驶轨迹预测是指通过分析车辆行驶过程中的各种数据，预测车辆未来的行驶轨迹。作为自动驾驶的核心模块，轨迹预测的质量对于下游的规划控制至关重要。轨迹预测任务技术栈丰富，需要熟悉自动驾驶动/静态感知、高精地图、车道线、神经网络架构（CNN&GNN&Transformer）技能等，入门难度很大！很多粉丝期望能够尽快上手轨迹预测，少踩坑，今天就为大家盘点下轨迹预测常见的一些问题和入门学习方法！入门相关知识1.预习的论文有没有切入顺序？A：先看survey，p
使用C++实现机器学习算法：常见挑战及解决方案
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
C++中机器学习算法面临的常见挑战包括内存管理、多线程、性能优化和可维护性。解决方案包括使用智能指针、现代线程库、SIMD指令和第三方库，并遵循代码风格指南和使用自动化工具。实践案例展示了如何利用Eigen库实现线性回归算法，有效地管理内存和使用高性能矩阵操作。
DualBEV：大幅超越BEVFormer、BEVDet4D，开卷！
Mar 21, 2024 pm 05:21 PM
这篇论文探讨了在自动驾驶中，从不同视角（如透视图和鸟瞰图）准确检测物体的问题，特别是如何有效地从透视图（PV）到鸟瞰图（BEV）空间转换特征，这一转换是通过视觉转换（VT）模块实施的。现有的方法大致分为两种策略：2D到3D和3D到2D转换。2D到3D的方法通过预测深度概率来提升密集的2D特征，但深度预测的固有不确定性，尤其是在远处区域，可能会引入不准确性。而3D到2D的方法通常使用3D查询来采样2D特征，并通过Transformer学习3D和2D特征之间对应关系的注意力权重，这增加了计算和部署的
探究C++sort函数的底层原理与算法选择
Apr 02, 2024 pm 05:36 PM
C++sort函数底层采用归并排序，其复杂度为O(nlogn)，并提供不同的排序算法选择，包括快速排序、堆排序和稳定排序。
人工智能可以预测犯罪吗？探索CrimeGPT的能力
Mar 22, 2024 pm 10:10 PM
人工智能(AI)与执法领域的融合为犯罪预防和侦查开辟了新的可能性。人工智能的预测能力被广泛应用于CrimeGPT(犯罪预测技术)等系统，用于预测犯罪活动。本文探讨了人工智能在犯罪预测领域的潜力、目前的应用情况、所面临的挑战以及相关技术可能带来的道德影响。人工智能和犯罪预测：基础知识CrimeGPT利用机器学习算法来分析大量数据集，识别可以预测犯罪可能发生的地点和时间的模式。这些数据集包括历史犯罪统计数据、人口统计信息、经济指标、天气模式等。通过识别人类分析师可能忽视的趋势，人工智能可以为执法机构
改进的检测算法：用于高分辨率光学遥感图像目标检测
Jun 06, 2024 pm 12:33 PM
01前景概要目前，难以在检测效率和检测结果之间取得适当的平衡。我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法，利用多层特征金字塔、多检测头策略和混合注意力模块来提高光学遥感图像的目标检测网络的效果。根据SIMD数据集，新算法的mAP比YOLOv5好2.2%，比YOLOX好8.48%，在检测结果和速度之间实现了更好的平衡。02背景&动机随着远感技术的快速发展，高分辨率光学远感图像已被用于描述地球表面的许多物体，包括飞机、汽车、建筑物等。目标检测在远感图像的解释中
