Perception 第3页

安装ros moledic出现未满足的依赖关系解决方法

下列软件包有未满足的依赖关系：ros-melodic-desktop-full:依赖:ros-melodic-desktop但是它将不会被安装依赖:ros-melodic-perception但是它将不会被安装依赖

我是刘咩咩阿·2023-01-13 22:42

Apollo无人驾驶系统基础入门（云服务+感知（一））

高精度地图1.1高精度地图vs传统地囤1.2.OpenDRIVE1.3.HDmap的构建1.4.定位2.模拟仿真3.数据存储平台Apollo感知平台简介线上感知模块线下标定平台Apollo源码基础知识（perception

半甜田田·2023-01-10 06:27

机器学习中遇到的一些问题

感知智能（perception）：SpeechVision认知智能（cognitive）:NLP2、深度学习兴起的标志性事件?

sapienst·2023-01-08 10:53

pytorch（六）—— 感知机

pytorch感知机Perception感知机torch实现perceptionRef：Perception感知机一个简单的网络图为下图所示：4个输入单元，3个输出单元如果用X\pmbXXXX表示输入，

WuRobb·2023-01-06 09:28

学习记录-ROS机器人开发实践（一）

manipulation_msgs3.缺乏household_objects_database_msgs4.缺乏object_recognition_msgs5.缺乏moveit_msgs6.缺乏moveit_ros_perception7

从此刻开始不同·2022-12-23 15:16

新博系列-3（较好的博文链接）

82526440阿波罗githubhttps://github.com/ApolloAuto/apollo新博的marine_data_process采用的就是rtnet网络apollo/modules/perception

超人妈妈·2022-12-23 08:46

matlab模拟传感器节点_介绍一篇路端传感器的cooperative perception（3D目标检测）论文...

arXiv2019年12月上传的，发表在IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems，10月底有修改版：“CooperativePerceptionfor3DObjectDetectioninDrivingScenariosusingInfrastructureSensors”。单视角或者单智体的感知，比如3-D目标检测总有一些无法解决的问题

weixin_39785814·2022-12-22 22:33

详解协同感知数据集OPV2V: An Open Benchmark Dataset and Fusion Pipeline for Perception with V2V Communication

在《详解自动驾驶仿真框架OpenCDA:AnOpenCooperativeDrivingAutomationFrameworkIntegratedwithCo-Simulation》一文中介绍了自动驾驶仿真框架OpenCDA。本文将介绍论文作者另一篇最新工作OPV2V，论文收录于ICRA2022。OPV2V数据集主要feature有：提出了首个多车协同感知大型数据集，在相同的时间戳下包含着多辆自动

自动驾驶小学生·2022-12-21 16:55

《A Simple Baseline for BEV Perception Without LiDAR》论文笔记

参考代码：bev_baselineprojectpage：ASimpleBaselineforBEVPerceptionWithoutLiDAR1.概述介绍：在这篇文章中提出了一种特别简单但效果不错的bev特征提取方法，也就是通过在构建的bevgrid中向图像特征进行反向投影，并在投影点处对图像特征进行双线性插值采样得到图像模态下的bev特征。同时对于lidar和radar这些其它模态的传感器信息

m_buddy·2022-12-19 08:40

视觉BEV语义分割模型 Simple-BEV: What Really Matters for Multi-Sensor BEV Perception?

ASimpleBaselineforBEVPerceptionWithoutLiDAR本文介绍一篇简单的BEV语义分割模型，这篇文章出彩的是消融实验部分，分析了哪些因素对BEV语义分割影响比较大，此外还分析了如何更好使用Radar数据提高感知性能。项目链接为：https://simple-bev.github.io/文章目录1.Simple-BEVModel2.Experiments2.1Unif

自动驾驶小学生·2022-12-19 07:59

【《深度学习入门》—— 学习笔记（一）】

《深度学习入门》——学习笔记（一）_1-4章第一章Python入门略第二章感知机（Perception）2.1感知机是什么感知机接收多个输入信号，输出一个信号。

机电恐龙·2022-12-17 11:12

zed用ros双目标定

github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper（参考官网安装编译就行）下载ros标定包：cdcatkin_ws/srcgitclonehttps://github.com/ros-perception

凵恧·2022-12-16 03:50

Windows系统下gsutil 工具使用（下载waymo perception数据集为例）

Windows系统下gsutil工具使用方法一方法二方法一win+R，输入cmd进入命令行，直接pipinstallgsutil如果速度慢，就加上清华源pipinstallgsutil-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplegustilconfig验证下身份，绑定一下你的projectid，然后就可以啦。这时候你可以尝试去使用这个工具下载文件啦，最多就提

冬泳乖鸽·2022-12-15 15:35

Cyber RT部分名词理解

CyberRT部分名词理解Component在一个自动驾驶系统中，Perception,Localization,ControlSystems等模块以Component的形式，即组件的形式存在。

WeakyTang·2022-12-11 23:00

Cooperative Perception in an Automotive Context 综述

论文标题：SurveyonCooperativePerceptioninanAutomotiveContext发表期刊/会议：IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems2022本文旨在提供V2V和V2I的协同感知方法的最新情况。review了汽车背景下的协同感知，重点主要是在自车上，如定位、地图生成等。1引言REFERENCES[1]-[1

superbzhoucc·2022-12-11 18:21

Apollo 星火计划课程笔记 ---- Perception

ApolloPerception感知系统:传感器：Lidar,Camera,Radar,Ultrasonic,Phone地图:高精地图机器输出:道路信息：不强求在线识别，可以来自高精地图；场景理解，分割；障碍物信息:障碍物检测(位置，类别，形状大小)，障碍物跟踪(轨迹，速度),传感器融合(更安全)信号灯信息:camera识别颜色，其他信息来自地图；v2x是终极途径。Part-1多个维度看问题感知技

Tianchao龙虾·2022-12-11 14:54

Transformer BEV perception

4.1-4.10日，花了约15个小时，入门了transformer和基于Transformer的BEVperception，记录一下分享给志同道合的人，以下是学习路径。一、Transformer原理李宏毅2021深度学习课程，看了3遍self-attention和Transformer的原理，勉强看懂。因为这里是用语音识别作为例子的，和图片应用还是有点不一样。DETR论文，官方代码。官方推理代码一

冰冻三尺go·2022-12-11 09:06

每日一篇机器学习公众号D1-独家 | NLP的深度学习：ANN，RNN和LSTM详解

感知器Perception1、一个神经元就是将输入***加权求和***2、当以这种方式构建网络时，不属于输入层或输出层的神经元叫做隐藏层，正如它们的名称所描述：隐藏层是一个黑盒模型，这也正是ANN的主要特征之一

甄小胖·2022-12-10 11:29

感知机对偶算法

知识源于——《统计学习方法（第二版）》李航感知机（perception)一种二分类的线性分类模型。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（二分类类别为-1，+1二值）。

木北鲜生·2022-12-10 08:03

EM规划器：EMPlanner

EM规划器：EMPlannerEM规划器，也是规划模块Planning的核心，主要的任务是根据：感知模块Perception和预测模块Prediction得到的障碍物以及未来时间(e.g.5s内)的运动轨迹当前路况

旅途者0107·2022-12-05 23:19

自动驾驶轨迹预测任务浅述

目录1.自动驾驶任务浅述2.轨迹预测任务2.1agentencoding2.2mapencoding2.3trajectorydecoding1.自动驾驶任务浅述自动驾驶任务分为perception、prediction

Cameron Chen·2022-12-05 11:15

A Simple Baseline for BEV Perception Without LiDAR 论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2206.07959.pdf本文是针对BEV分割任务提出的。1.引言许多多视图图像方法关注生成自车周围3D场景的BEV语义表达，并用于与驾驶相关的任务上；通常的方法是使用单应性矩阵、借助深度估计、MLP、几何感知的transformer或是跨时空的可变形注意力将2D图像平面的特征“提升”到BEV平面。本文方法的“提升”操作是无需参数的，且不依赖

byzy·2022-12-05 01:27

自动驾驶技术

感知（perception）：汽车如何感知世界，深度学习是一个重要且强有力的感知工具，卷积神经网络构成深度学习分支，对感知任务至关重要，如分类，检测和分割这几种方法适用于几种不同无人驾

INGNIGHT·2022-12-04 06:58

Apollo详解之感知模块——摄像头识别

首先读取摄像头感知配置文件，该配置文件目录modules/perception/production/conf/perception/camera/fusion_camera_detection_component.pb.txt

weixin_49024732·2022-12-03 16:55

ubuntu18 ros中cv_bridge找不到opencv相关文件的问题

参考资料：https://blog.csdn.net/weixin_42587961/article/details/107666708https://github.com/ros-perception

这道题太难了！·2022-12-03 14:22

Ubuntu 安装 cv_bridge with opencv4

具体做法是：gitclonehttps://github.com/ros-perception/vision_opencv.git将cv_bridge中的CMakeLists.txt中的8-15行修改如

SoloGala·2022-12-03 14:21

【学习5】深度学习神经网络

upanddownsofdeeplearning1958：perception（linearmodel）->1980multi-layerperception->2006RBMinitialization

Raphael9900·2022-12-01 04:09

活体检测论文 Face Anti-Spoofing with Human Material Perception 阅读笔记

论文链接：FaceAnti-SpoofingwithHumanMaterialPerception|SpringerLink动机现有的CNN提取的特征和手工特征都是为通用图像识别任务设计的，这与需要细粒度信息的FAS任务不兼容。基于此，很多SOTA方法根据脸部固有的线索，将一些先验知识加入到特征表示中，如：rPPG、depth以及reflection。FAS任务中一个有趣且重要的问题是人类如何区分

Cassiel_cx·2022-11-30 19:06

pytorch学习-使用torch.nn模块自定义模型

使用nn.Module构建神经网络1打印网络perception，可以看到上述定义的layer1和layer22named_parameters()可以返回学习参数的参数名与参数值3将输入数据传入perception

潘旭阳·2022-11-29 08:57

HybridNets: End-to-End Perception Network

端到端的多任务感知网络：检测、车道线、freespace，性能优于YOLOP。HybridNets:End-to-EndPerceptionNetwork端到端的多任务感知网络：目标检测、车道线、freespace，性能优于YOLOP，速度可实时。论文HybridNets:End-to-EndPerceptionNetwork，代码已开源。欢迎对车道线检测、车位检测、freespace、目标跟踪、

StrongerTang·2022-11-28 23:49

Real-time single image depth perception in the wild with handheld devices

利用手持设备在野外进行实时单幅图像深度感知0ABSTRACTDepthperceptionisparamounttotacklereal-worldproblems,rangingfromautonomousdrivingtoconsumerapplications.Forthelatter,depthestimationfromasingleimagerepresentsthemostversa

张吱吱z·2022-11-28 05:19

(第一)采用pointcloud_to_laserscan将velodyne点云数据转化为二维数据

使用系统：ubuntu20.04+noetic一.安装pointcloud_to_laserscan包方法：源码安装GitHub链接httpsgithub地址：https://github.com/ros-perception

九洲风月·2022-11-28 03:20

apriltag_ros +realsense_ros+ubuntu20.04

realsenseD435和apriltag码官网：AprilTagTheAPRILRoboticsLaboratoryattheUniversityofMichiganinvestigatesAutonomy,Perception

扬之水，白石凿凿·2022-11-28 00:59

人工智能-强化学习-算法：DQN（Deep Q-Learning Network）【Deep Learning Network + Q-Learning 】

DQN（DeepQ-LearningNetwork）可谓是深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）的开山之作，是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知（Perception

u013250861·2022-11-27 18:26

[论文评析-CV]MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines， ArXiv,2019

MediaPipe:AFrameworkforBuildingPerceptionPipelines文章信息前言框架介绍MediaPipe用于目标检测(1)Detectionbranch:(2)Trackingbranch:MediaPipe框架重要的概念调度其他References文章信息论文题目：MediaPipe:AFrameworkforBuildingPerceptionPipeline

MasterQKK 被注册·2022-11-27 17:54

【论文阅读笔记】Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping

关键词：Factorgraphs,localization,mapping,maximumaposterioriestimation,perception,robots,sensing,simultaneouslocaliz

肥鼠路易·2022-11-27 04:07

【深度学习】从实现异或运算开始

当感知器（Perception）第一次被提出时，作为发明者的罗森布拉特（Rosenblatt）霎时间受到了广泛的赞誉，但他的反对者以其无法解决“异或”问题为由，使得这个日后成为神经网络中最基本的神经元模型遭遇了人工智能发展史上的第一次寒冬

月亮鱼与十四行·2022-11-27 00:55

城区导航智能驾驶难在哪？写在小鹏/华为-极狐NOA释放之时

4-1HD—MAP4-2Perception4-3Prediction4-4交互式预测/社会化博弈五、与各家已经释放的高速导航智能驾驶相比，城区导航智能驾驶的系

yessunday·2022-11-26 16:10

论文阅读：PMF基于视觉感知的多传感器融合点云语义分割Perception-Aware Multi-Sensor Fusion for 3D LiDAR Semantic Segmentation

题目：Perception-AwareMulti-SensorFusionfor3DLiDARSemanticSegmentation中文：用于3DLiDAR语义分割的多传感器感知融合来源：ICCV2021

shiyueyueya·2022-11-26 15:03

Simple-BEV: What Really Matters for Multi-Sensor BEV Perception? 论文笔记

该论文是ASimpleBaselineforBEVPerceptionWithoutLiDAR的最新版本，针对的任务为图像(+雷达)的BEV分割。原文链接：https://arxiv.org/abs/2206.07959I.引言目前，基于图像的3D目标检测中，图像特征“提升”到BEV平面的方案主要包括使用单应性直接变换、使用深度估计变换、使用MLP变换、以及使用几何感知的transformer或跨

byzy·2022-11-25 13:01

论文阅读笔记：(2022) Delving into the Devils of Bird‘s-eye-view Perception: A Review, Evaluation and Recipe

paper:https://arxiv.org/abs/2209.05324code:GitHub-OpenPerceptionX/BEVPerception-Survey-Recipe:AwesomeBEVperceptionpapersandcookbookforachievingSOTAresults一、主要贡献1.对于近年来BEV感知进行全面回顾，包含一些高层级的逻辑和一些深入的细节；2.

chaoqinyou·2022-11-23 13:30

《认知科学与脑机接口》作业整合

知觉(Perception)：不仅觉察到刺激的存在及其重要属性，而且知道该刺激所代表的意义，在心理

半個俗人·2022-11-23 10:58

(三维重建论文)iSDF:Real-time Neural Signed Distance Fields for Robot Perception 代码运行与学习

(三维重建)iSDF:Real-timeNeuralSignedDistanceFieldsforRobotPerception代码运行与学习转载前一定要联系，不联系就不要转载啦~文章目录0说明1在提供姿势的序列上运行iSDF1.0下载代码1.1配置环境步骤1步骤2步骤3步骤41.2下载数据序列1.2.1ReplicaCAD数据(1)简介(2)下载数据(3)报错相关1.2.2所有12个序列1.2.

biter0088·2022-11-23 02:18

Talk预告 | 斯坦福大学计算机系博士后李昀烛：基于结构化世界模型的机器人操作和物理交互

他与大家分享的主题是:“基于结构化世界模型的机器人操作和物理交互”，届时将详细讲解我们如何在机器人系统中传感器(sensing)、感知(perception)、动力学建模(dynamics)、规划控制(

TechBeat人工智能社区·2022-11-22 13:39

YOLOPv2: Better, Faster, Stronger for Panoptic Driving Perception（翻译）

YOLOPv2来啦|YOLOv7结合YOLOP的多任务版本，超越YOLOP以及HybridNets注：这篇文章相较于YOLOP改动较少，主干网络改为E-ELAN、可行驶区域分割分支接在主干网络的末端、车道线损失函数改为FocalLoss+DiceLoss和采用了反卷积。所以没有全文翻译。摘要在过去的十年中，多任务学习方法在解决全视驾驶感知问题方面取得了良好的效果，提供了高精度和高效的性能。在为计算

贰叁z·2022-11-20 22:27

论文笔记综述：自动驾驶感知的多模态传感器融合Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey

题目：Multi-modalSensorFusionforAutoDrivingPerception:ASurvey用于自动驾驶感知的多模态传感器融合：综述链接：https://arxiv.org/abs/2202.02703只翻译了个人认为比较重要的东西，有些官方话就省了。这篇文章通俗易懂，不过综述都是标记文献[xx]干了啥，其实咱也不知道他具体是咋做的，只看了前面大体介绍的部分。就是分类那里其

shiyueyueya·2022-11-20 03:43

Failed to find match for field ‘intensity‘.

订阅//订阅原始点云front_raw_cloud_sub_=node.subscribe("/hesai/pandar_points",100,&Perception::RawCloudCallBack

Guycynnnnn·2022-11-20 00:12

VIS 2021论文

UsingInteractiveClusteringandLabelingtoAnalyzeCorrelationPatterns:ADesignStudyfromtheManufacturingofElectricalEngines3.Perception

青筑·2022-11-19 22:24

基于Car2X-Based Perception模块的后期融合V2X协同感知

论文标题：Car2X-BasedPerceptioninaHigh-LevelFusionArchitectureforCooperativePerceptionSystems发表期刊/会议：2012IntelligentVehiclesSymposium问题：早期融合需要很高的数据带宽以传输来自不同传感器的原始数据；由于各传感器的原始数据格式不同，需要对融合模块进行重大改变，因此早期融合方式不具

superbzhoucc·2022-11-19 08:23

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