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arXiv上面谷歌的最新论文“VectorNet:EncodingHDMapsandAgentDynamicsfromVectorizedRepresentation”。摘要：因为道路组件的表示复杂性和交互性，包括移动目标（例如行人和车辆）和道路上下文信息（例…
论文摘要因为道路组件的表示复杂性和交互性，包括移动目标（例如行人和车辆）和道路上下文信息（例如车道和红绿灯），动态多代理系统的行为预测是自动驾驶汽车的一个重要问题。本文介绍VectorNet，一个分层图神经网络（GNN）。
比较R18-k3-t-r400（卷积网络中最优模型）和VectorNet，VectorNet明显优于卷积网络。在计算方面，对于一个交通参与者，卷积网络比VectorNet增加了200+倍的计算量。考虑到场景中车辆的平均数量约为30辆，VectorNet的实际计算量仍然比卷积网络小得多。
VectorNet论文中提到，在用向量表达的方法中，向量本身可以被输入多方面的信息。其中包括：1、向量的起点位置；2、向量的终点位置；3、向量对应的道路要素，比如这是条车道线、红路灯等；4、向量对应要素的属性，比如限速标示要求的速度大小、红绿灯会指示车辆的前行和停下等。
VectorNet论文中提到，在用向量表达的方法中，向量本身可以被输入多方面的信息。其中包括：1、向量的起点位置；2、向量的终点位置；3、向量对应的道路要素，比如这是条车道线、红路灯等；4、向量对应要素的属性，比如限速标示要求的速度大小、红绿灯会指示车辆的前行和停下等。
介绍VectorNet：以前分析论文讲过了。在介绍OpenDataset和challenge比赛之后，介绍ViDAR：deepstructurefrommotion。好像没有单独发表论文。没想到激光雷达技术这么好还需要这个？这是方法框架图：其中新视角是特色。采用Rollingshutter摄像...
VectorNet论文中提到，在用向量表达的方法中，向量本身可以被输入多方面的信息。其中包括：1、向量的起点位置；2、向量的终点位置；3、向量对应的道路要素，比如这是条车道线、红路灯等；4、向量对应要素的属性，比如限速标示要求
目前该论文已经被国际机器人学习会议CoRL（ConferenceonRobotLearning）接收。预测多种可能的未来情形Waymo在博客中指出，VectorNet突破性地提出了用向量的方式来抽象化表达这个世界，从而感知、理解周围环境。在理解环境以后，下一步就是实现
VectorNetRe-implementation.ThisistheunofficialpytorchimplementationofCVPR2020paper“VectorNet:EncodingHDMapsandAgentDynamicsfromVectorizedRepresentation”.(Andit’sapartoftestofthesummercamp2020organizedbyIIIS,TsinghuaUniversity.)运行环境.python3.7,Pytorch1.1.0,torchvision0.3.0,cuda9.0.
VectorNet论文中提到，在用向量表达的方法中，向量本身可以被输入多方面的信息。其中包括：1、向量的起点位置；2、向量的终点位置；3、向量对应的道路要素，比如这是条车道线、红路灯等；4、向量对应要素的属性，比如限速标示要求的速度大小、红绿灯会指示车辆的前行和停下等。
CVPR2020出自WaymoGoogle,研究自动驾驶中的行为预测,使用Vector表示的GNN建模道路环境各个部分的位置、运动和交互。在精度取得SOTA的同时,参数量减少了7...
如论文中的第三组可视化结果,就是直行和变道平均之后的结果,显然是不好的。前两天商汤的TPNet得到了一个更厉害的SOTA(经评论区指正,不如VectorNet),但是他...
文章提出CornerNet,用一对关键点来表征物体,不需要anchor的人为先验。动机文章用一个卷积网络为每个类别预测出左上顶点和右下顶点两个heatmap,以及一个embeddingvector用来衡量...
Anchor-free缺陷:Cornernet的全局信息获取能力较弱,无法正确group同一物体的两个点如上图,前100个预测框中有很多是长宽比不协调的误检(CornerNet通过embeddingvector来group角点,但...
这篇文章提出了一个分层的图神经网络VectorNet,首先分别用向量表示不同局部空间的道路组成成员(包括动态交通参与者和静态道路环境),然后对所有的成员之间的高阶交互关系进行建模。...
【arxiv论文阅读】-Imageretrieval篇-[NetVLAD:CNNarchitectureforweaklysupervisedplacerecognition](arxiv.org/pdf/1511.0724)-VLAD和BoW、Fisher...
ANetgen-basedtetrahedralizationalgorithmwasproposed,whichfulfilled...non-manifoldandsurfacenormalvectorchecks...
Word2Vec是2003年由TomasMikolov提出的,有兴趣的可以阅读下论文《EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace》,Word2Vec主要包含CBOW和Skip-gram两种架构,这两...
这篇论文(不知道为什么插入不了链接了,大家可以自行Google)是17年AAAI上的一篇文章,提出了一种基于image-level标记的弱监督语义分割的算法。这个算法包括两个网...
Thecroppingisnecessaryduetothelossofborderpixelsineveryconvolution.Atthefinallayera1x1convolutionisusedtomapeach64componentfeaturevect...