这里 $\pi_\theta(y_i \mid x, y_{i,<t})$ 和="" $\pi_\theta(y_{i,t}="" \mid="" x,="" y_{i,<t})$="" 分别表示在策略模型参数为="" $\theta$="" 时，生成完整响应="" $y_i$="" 和单个标记="" $y_{i,t}$="" 的概率。在后训练阶段，我们采用三阶段策略：监督微调（SFT）、级联强化

编辑|极市平台点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群后台回复【数据集下载】获取计算机视觉近30种数据集！导读本文整理了11个车牌检测识别相关的开源数据集资源。车牌检测数据集下载链接：http://suo.nz/2pPIpw该数据集包含433 张图像，图像中带有汽车牌照的边界框注释。注释以 PASCAL VOC 格式提供...

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取今天自动驾驶之心很荣幸邀请到逻辑牛分享深度学习部署的入门介绍，带大家盘一盘ONNX、NCNN、OpenVINO等框架的使用场景、框架特点及代码示例。如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！>>点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码！费尽心

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【多传感器融合】技术交流群后台回复【多传感器融合综述】获取图像/激光雷达/毫米波雷达融合综述等干货资料！作者｜汽车人编辑｜自动驾驶之心近年来，在深度学习技术的推动下，自动驾驶中的感知技术发展迅速。为了实现准确和稳健的感知能力，自动驾驶汽车通常配备多个传感器，使传感器融合成为感知系统的关键部分。在这些融合的传感器

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我->领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『目标检测』技术交流群论文作者|自动驾驶Daily编辑 | 自动驾驶之心目标检测在自动驾驶系统当中是一个比较成熟的问题，其中行人检测是最早得以部署算法之一。在多数论文当中已经进行了非常全面的研究。然而，利用鱼眼相机进行环视的近距离的感知相对来说研究较少。由于径向畸变较大...

点击下方卡片，关注“3D视觉之心”公众号第一时间获取3D视觉干货>>点击进入→3D视觉之心技术交流群拥抱“炼丹”视觉惯性SLAM领域已经发展出众多突破性的工作，但它们在快速移动环境、弱纹理环境和光照不足的环境中仍存在一些限制。图1展示了经典几何特征和深度学习特征在SLAM中的应用对比。在黑暗环境中，很明显仅提取到有限数量的几何特征，导致地图点稀疏。这是因为传统方法依赖于低级几何特征，在

一方面，学术界流行的前融合方法，随着BEV方法的引入，给融合带来了新的契机和卷论文的方向，具有非常广阔的研究前景，但是对雷达原理和传统检测方法的认知会限制我们进一步的优化。毫米波雷达和相机融合是传感器融合方案中非常受欢迎的方法，也是目前落地最多的方案！在工业界，多传感器融合技术已经得到了广泛的应用，Uber和Waymo等公司也在自动驾驶技术中采用了多传感器融合技术，随着未来技术的进一步发展，多传感

作者|双愚 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/569189196点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【标定工具】获取2D检测/分割/关键点，3D点云检测分割标注工具！3D目标检测示例(from Paddle3D)2D目标检测是一个比较成熟的领域，相关的目标检测框架非常多，比...

本文提出了一种基于强化学习的混合策略路径规划器（HOPE: Hybrid pOlicy Path plannEr），在模拟与真实场景中均表现优异：在各类生成/来自真实数据集的狭窄平行泊车和垂直泊车场景中规划成功率超过97%，显著优于传统方法。此外，为了应对神经网络策略安全性问题，本文设计了一种动作掩码方法，通过计算和编码碰撞约束，显著减少训练中的无效探索，并确保规划路径的安全性。对于泊车任务来说，

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测等近5年内所有综述！大家好，今天和大家分享一篇最新的论文 DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection 论文和代码地址已公布https://arxiv.org/abs/221