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2024-02-02 talkingdev

基于LiDAR技术的自动驾驶运动目标分割(MF-MOS)新模型开源

MF-MOS是一种新模型,可以更好地使用LiDAR技术检测自动驾驶中的运动目标。该模型独特地分离运动和语义信息,使用残差图进行运动捕捉,使用距离图像进行语义引导。该模型的发布将进一步推动自动驾驶技术的发展。

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2024-01-12 talkingdev

MapAI推出建筑物分割AI竞赛

MapAI推出了一场AI竞赛,专注于利用航空和激光数据进行建筑物分割。此次挑战计划于2022年秋举行,最终将在Northern Lights深度学习会议上结束,邀请参与者解决两个任务:一个仅使用航拍图像,另一个则结合了LiDAR数...

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2024-01-12 talkingdev

苹果Vision Pro 上市量传闻中比之前的预测要紧缩得多

著名的苹果分析师郭明錤认为,在苹果视觉 Pro 上市当天,苹果公司将有 6 万到 8 万个 Apple Vision Pro 设备可用。这个数字比之前的预测要紧缩得多,这意味着苹果可能会面临供应短缺的问题。苹果视觉 Pro 是一款专业...

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2023-11-13 talkingdev

Lidar Annotation-利用激光雷达技术增强道路分割

研究人员利用激光雷达技术开发出了一种更加智能的自动驾驶汽车识别道路的方法,该方法需要较少的手动工作,但仍然保持系统的准确性。通过使用激光雷达技术,该方法能够更加准确地识别道路边缘和地面,从而增强了道路...

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2023-10-19 talkingdev

MonoSKD开源,一张图像实现3D物体检测

MonoSKD是一种革命性的方法,它使用一张图像就可以检测3D物体,有效地弥合了LiDAR和普通RGB模型之间的知识鸿沟。传统的3D物体检测需要使用多个传感器来捕捉物体的深度信息和其它特征,而MonoSKD仅需要一张图像就能完...

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2023-10-17 talkingdev

论文:SupFusion提高LiDAR和相机检测能力

一篇发表在arXiv上的论文介绍了一种新技术SupFusion,它能够使激光雷达(LiDAR)和相机系统更好地协同工作,用于检测汽车或行人等物体。这项技术使用多任务学习方法,同时考虑激光雷达和相机的输出,将它们融合成更...

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2023-09-25 talkingdev

自动驾驶技术:更精细地结合相机和激光雷达数据

这个GitHub仓库介绍了FGFusion(Fine-Grained Fusion,细粒度融合),这是一种新的方法,用于在自动驾驶汽车中以更详细的方式结合相机和激光雷达的数据。与仅使用高级别的细节不同,FGFusion捕获大局和细节,以创建...

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2023-08-25 talkingdev

论文:LiDAR点追踪3D物体的新方法

大多数计算机视觉工具在使用LiDAR点追踪3D物体时,由于干扰或未注意到长期运动,常常遇到困难。为了解决这些问题,MTM-Tracker混合使用了两种方法,并分为两个阶段进行工作。在第一阶段,MTM-Tracker使用基于模型的...

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