Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Step by Step Convolutional Neural Networks: Application Residual Networks Autonomous driving - Car detection YOLO Face Recognition for the Happy House Art: N…

今天看到一篇关于检测的论文<SqueezeDet: Unified, Small, Low Power Fully Convolutional Neural Networks for Real-Time Object Detection for Autonomous Driving>,论文中的效果还不错,后来查了一下,有一个Tensorflow版本的实现,因此在自己的机器上配置了Tensorflow的环境,然后将其给出的demo跑通了,其中遇到了一些小问题,通过查找网络上的资料解决掉了,在这里…

Behavior Trees for Path Planning (Autonomous Driving) 2019-11-13 08:16:52 Path planning in self-driving cars Path planning and decision making for autonomous vehicles in urban environments enable self-driving cars to find the safest, most convenient,…

BLVD: Building A Large-scale 5D Semantics Benchmark for Autonomous Driving BLVD:构建自主驾驶的大规模5D语义基准 Jianru Xue, Jianwu Fang, Tao Li, Bohua Zhang, Pu Zhang, Zhen Ye and Jian Dou Abstract—In autonomous driving community, numerous benchmarks have been esta…

张宁 Visual-Based Autonomous Driving Deployment from a Stochastic and Uncertainty-Aware Perspective Lei Tai Peng Yun Yuying Chen Congcong Liu Haoyang Ye Ming Liu 从随机和不确定性角度出发的基于视觉的自动驾驶部署链接:https://pan.baidu.com/s/1iako8pSu9nuwCzIfF_M2EQ 提取码:j8bg Abstra…

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1902.09738v2.pdf 这两个月忙着做实验 博客都有些荒废了,写篇用于3D检测的论文解读吧,有理解错误的地方,烦请有心人指正). 博客原作者Missouter,博客园链接https://www.cnblogs.com/missouter/,欢迎交流. [Abstract] 该论文提出了一种结合图像中语义.几何学与稀疏.稠密信息的3D目标检测算法. 该算法用Faster R-CNN接收作为立体输入的左右图像,同时检测.联系两幅图像中的…

这部分,我们来聊聊YOLO. YOLO:You Only Look Once,顾名思义,就是希望网络在训练过程中,一张图片只要看一次就行,不需要去多次观察,比如滑框啥的,从而从底层原理上就减少了很多的计算量. 0 - 扯扯 图1.YOLOv1检测过程 上图为YOLOv1的检测过程(其实第二版在整体框架上也大同小异,细节自然不同),模型都会统一将输入图片resize到448*448,然后建立CNN模型,在最后的全连接层上对应最后的输出结果.在流程上,模型就是一个整体,所以相对更容易优化,而且也减少…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.02640 tensorflow代码:https://github.com/nilboy/tensorflow-yolo 摘要 该文提出一种新的目标检测网络,yolo,以前的目标检测问题偏向于分类,而本文将目标检测看作是带有类别分数的回归问题.yolo从整张图上预测边界框和类别分数.是单阶段网络,可以进行端到端的训练.yolo处理速度十分迅速,每秒处理45帧图片.yolo在准确率上有待提升,但很少预测出假正的样例. 介绍 yolo的…

使用神经网络来实现自动驾驶,也就是说使汽车通过学习来自己驾驶. 下图是通过神经网络学习实现自动驾驶的图例讲解: 左下角是汽车所看到的前方的路况图像.左上图,可以看到一条水平的菜单栏(数字4所指示方向),白亮的区段显示的就是人类驾驶者选择的方向.而最右端则对应向右急转的操作(箭头3),中心稍微向左一点的位置(箭头2),则表示在这一点上人类驾驶者的操作是慢慢的向左拐.这幅图的第二部分(箭头5)对应的就是学习算法选出的行驶方向,类似的白亮的区段(箭头6)显示的就是神经网络在这里选择的行驶方向是稍微的左…

[中文翻译] 为了帮助您练习机器学习的策略, 在本周我们将介绍另一个场景, 并询问您将如何行动.我们认为, 这个工作在一个机器学习项目的 "模拟器" 将给一个任务, 告诉你一个机器学习项目像什么! 你受雇于一自动驾驶汽车公司.您负责检测图像中的路标 (停车标志.行人过路标志.建筑前方标志) 和交通信号灯 (红色和绿色灯).目标是识别这些对象中的哪一个出现在每个图像中.举例来说, 上述图则载有行人过路标志及红色交通灯. 您的10万标签图像是使用你的车的前置摄像头拍的.这也是你最关心的关于…