这种分解的优势在于，它不仅能简化复杂运动的学习过程，还能够提供更合理的运动表示：粗略运动有效捕捉时空平滑性，而精细运动则增强了细节的表达能力。而叶子节点则拥有最精细的运动，我们用它们来指导高斯的变形。提出了一种新颖的分层运动表示方法，将复杂的运动分解为平滑的粗略运动和细致的精细运动，为高斯提供了更具结构性的变形方式，从而提升了对动态三维场景的表达能力。给定一个具有已校准相机参数的单目视频，该视频表

自动驾驶之心是国内领先的技术交流平台，关注自动驾驶前沿技术与行业、职场成长等。我们成立了一系列的技术交流群，涉及：语义分割、车道线检测、2D/3D目标跟踪、2D/3D目标检测、BEV感知、多模态感知、Occupancy、多传感器融合、transformer、大模型、点云处理、端到端自动驾驶、在线地图、SLAM、光流估计、深度估计、轨迹预测、高精地图、NeRF、Gaussian Splatting、

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作者| 黄浴 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/692458720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『多传感器融合』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文23年9月国防科大、京东和北理工的论文“Deep Model Fusion: A Surve...

但本身为了进一步衡量舒适性/效率等指标，会利用专家数据（高质量的人类驾驶数据）+ 不太好的驾驶行为数据共同训练出一个reward-model，因为强化学习是利用reward来指导模型训练，而上述描述的任务本身是为了学习生成reward，这个过程刚好相反，故一般把这些任务叫做逆强化学习。假设一个智能体在执行时序任务时，其动作本身可分解成系列状态概率转移任务，比如时间戳t下自己的状态（s）, 根据状态

机器学习小抄表翻译自Chris Albon博士。Chris是一位很有热情的机器学习从业者、数据科学家，也是初创公司NewKnowldgeAI的联合创始人。小抄共284页，通俗易懂，如图背托福单词的随身小抄一样方便！简直分分钟搞定机器学习各种记不住的概念啊！部分内容如图：最后，让我们感谢所有参与这次翻译校对设计和管理的志愿者们，是你们不计回报的付出才让这份小抄表的中文版最...

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条件扩散模型（Conditional Diffusion Models, CDMs）是一类基于扩散过程的生成模型，在生成过程中引入了额外的条件信息，从而能够生成更为符合特定需求的样本，例如生成符合特定文本描述、类别标签或其他先验信息的图像。这里的drift就是头文字D里面的飘移，在极限情况下的飘移动作（横向滑动），该模型能通过基于物理信息的数据驱动动态模型的参数多模态分布，捕捉复杂数据集中的轨迹分

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清华大学李升波教授撰写的强化学习经典教材《Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control》，曾于2023年4月首次由Springer出版社出版，近期该书的全套源代码亦由Springer上线，正式与读者见面了！书籍及源代码下载网站：https://link.springer.com/book/10.1007/978