인간-쥐 하이브리드 두뇌 등장! 스탠포드 대학교 7년간의 연구, 네이처(Nature)에 게재

첫 번째 파일럿 및 주요 기사에서는 주로 자율 주행 기술에서 일반적으로 사용되는 여러 좌표계를 소개하고 이들 간의 상관 관계 및 변환을 완료하고 최종적으로 통합 환경 모델을 구축하는 방법을 소개합니다. 여기서 초점은 차량에서 카메라 강체로의 변환(외부 매개변수), 카메라에서 이미지로의 변환(내부 매개변수), 이미지에서 픽셀 단위로의 변환을 이해하는 것입니다. 3D에서 2D로의 변환에는 해당 왜곡, 변환 등이 포함됩니다. 요점: 차량 좌표계와 카메라 본체 좌표계를 다시 작성해야 합니다. 평면 좌표계와 픽셀 좌표계 난이도: 이미지 평면에서 왜곡 제거와 왜곡 추가를 모두 고려해야 합니다. 2. 소개 좌표계에는 픽셀 평면 좌표계(u, v), 이미지 좌표계(x, y), 카메라 좌표계(), 월드 좌표계() 등 총 4가지 비전 시스템이 있습니다. 각 좌표계 사이에는 관계가 있으며,

StableDiffusion3의 논문이 드디어 나왔습니다! 이 모델은 2주 전에 출시되었으며 Sora와 동일한 DiT(DiffusionTransformer) 아키텍처를 사용합니다. 출시되자마자 큰 화제를 불러일으켰습니다. 이전 버전과 비교하여 StableDiffusion3에서 생성된 이미지의 품질이 크게 향상되었습니다. 이제 다중 테마 프롬프트를 지원하고 텍스트 쓰기 효과도 향상되었으며 더 이상 잘못된 문자가 표시되지 않습니다. StabilityAI는 StableDiffusion3이 800M에서 8B 범위의 매개변수 크기를 가진 일련의 모델임을 지적했습니다. 이 매개변수 범위는 모델이 많은 휴대용 장치에서 직접 실행될 수 있어 AI 사용이 크게 줄어든다는 것을 의미합니다.

자율주행 궤적 예측은 차량의 주행 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하여 차량의 향후 주행 궤적을 예측하는 것을 의미합니다. 자율주행의 핵심 모듈인 궤도 예측의 품질은 후속 계획 제어에 매우 중요합니다. 궤적 예측 작업은 풍부한 기술 스택을 보유하고 있으며 자율 주행 동적/정적 인식, 고정밀 지도, 차선, 신경망 아키텍처(CNN&GNN&Transformer) 기술 등에 대한 익숙함이 필요합니다. 시작하기가 매우 어렵습니다! 많은 팬들은 가능한 한 빨리 궤도 예측을 시작하여 함정을 피하기를 희망합니다. 오늘은 궤도 예측을 위한 몇 가지 일반적인 문제와 입문 학습 방법을 살펴보겠습니다. 관련 지식 입문 1. 미리보기 논문이 순서대로 되어 있나요? A: 먼저 설문조사를 보세요, p

본 논문에서는 자율 주행에서 다양한 시야각(예: 원근 및 조감도)에서 객체를 정확하게 감지하는 문제, 특히 원근(PV) 공간에서 조감(BEV) 공간으로 기능을 효과적으로 변환하는 방법을 탐구합니다. VT(Visual Transformation) 모듈을 통해 구현됩니다. 기존 방법은 크게 2D에서 3D로, 3D에서 2D로 변환하는 두 가지 전략으로 나뉩니다. 2D에서 3D로의 방법은 깊이 확률을 예측하여 조밀한 2D 특징을 개선하지만, 특히 먼 영역에서는 깊이 예측의 본질적인 불확실성으로 인해 부정확성이 발생할 수 있습니다. 3D에서 2D로의 방법은 일반적으로 3D 쿼리를 사용하여 2D 기능을 샘플링하고 Transformer를 통해 3D와 2D 기능 간의 대응에 대한 주의 가중치를 학습하므로 계산 및 배포 시간이 늘어납니다.

저자 개인 생각 중 일부 자율주행 분야에서는 BEV 기반의 하위 작업/End-to-End 솔루션 개발로 인해 고품질의 다시점 훈련 데이터와 그에 따른 시뮬레이션 장면 구축이 점점 더 중요해지고 있습니다. 현재 작업의 문제점에 대응하여 "고품질"은 세 가지 측면으로 분리될 수 있습니다. 다양한 차원의 롱테일 시나리오(예: 장애물 데이터의 근거리 차량 및 자동차 절단 과정의 정확한 방향 각도) 곡률이 다른 곡선이나 경사로/병합/병합 등 캡처하기 어려운 차선 데이터. 이는 종종 비용이 많이 드는 대량의 데이터 수집과 복잡한 데이터 마이닝 전략에 의존합니다. 3D 진정한 가치 - 매우 일관된 이미지: 현재 BEV 데이터 수집은 센서 설치/보정, 고정밀 지도 및 재구성 알고리즘 자체의 오류에 의해 영향을 받는 경우가 많습니다. 이것이 나를 이끌었다

갑자기 발견한 19년 된 논문 GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark 오픈소스 코드: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM 전문으로 직접 가서 이 작품의 퀄리티를 느껴보세요~1 Abstract SLAM technology 최근 많은 성공을 거두었으며 많은 첨단 기술 기업의 관심을 끌었습니다. 그러나 기존 또는 신흥 알고리즘에 대한 인터페이스를 사용하여 속도, 견고성 및 이식성에 대한 벤치마크를 효과적으로 수행하는 방법은 여전히 ​​문제로 남아 있습니다. 본 논문에서는 평가 기능을 제공할 뿐만 아니라 연구자에게 자체 SLAM 시스템을 신속하게 개발할 수 있는 유용한 방법을 제공하는 GSLAM이라는 새로운 SLAM 플랫폼을 제안합니다.

이 네모난 남자는 눈앞에 있는 '불청객'의 정체를 고민하며 미간을 찌푸리고 있다는 점에 주목해주세요. 알고 보니 그녀는 위험한 상황에 처해 있었고, 이를 깨닫자마자 문제를 해결하기 위한 전략을 찾기 위해 재빨리 정신적 탐색을 시작했습니다. 결국 그녀는 현장을 떠나 가능한 한 빨리 도움을 구하고 즉각적인 조치를 취하기로 결정했습니다. 동시에 반대편에 있는 사람도 그녀와 같은 생각을 하고 있었는데... <마인크래프트>에도 모든 캐릭터가 인공지능에 의해 조종되는 장면이 있었다. 예를 들어 앞서 언급한 소녀는 17세지만 똑똑하고 용감한 택배기사입니다. 그들은 마인크래프트를 배경으로 한 이 작은 마을에서 인간처럼 기억하고 생각하며 살아갈 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 그들을 움직이는 것은 아주 새로운 것입니다.

위에 작성됨 & 저자의 개인적인 이해는 이미지 기반 3D 재구성은 입력 이미지 세트에서 객체나 장면의 3D 모양을 추론하는 어려운 작업이라는 것입니다. 학습 기반 방법은 3차원 형상을 직접 추정할 수 있는 능력으로 주목을 받았습니다. 이 리뷰 논문은 새로운, 보이지 않는 뷰 생성을 포함한 최첨단 3D 재구성 기술에 중점을 두고 있습니다. 입력 유형, 모델 구조, 출력 표현 및 훈련 전략을 포함하여 가우스 스플래시 방법의 최근 개발에 대한 개요가 제공됩니다. 해결되지 않은 과제와 앞으로의 방향에 대해서도 논의한다. 해당 분야의 급속한 발전과 3D 재구성 방법을 향상할 수 있는 수많은 기회를 고려할 때 알고리즘을 철저히 조사하는 것이 중요해 보입니다. 따라서 이 연구는 가우스 산란의 최근 발전에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. (엄지손가락을 위로 스와이프하세요.