PsyNet：使用点对称变换的对象自定位自我监督方法 “ PsyNet：使用点对称变换进行对象定位的自我监督方法”的官方Pytorch实现 此实现基于这些存储库。 预训练的检查点现在可用 请检查“测试”部分。 与...合作 李敏h （平等贡献） Hyunjung Shim （对应） 纸 该论文已被AAAI 2020接受。pdf可在获得。 注意 抽象 现有的共定位技术在准确性和推理时间上明显弱于弱或完全监督的方法。 在本文中，我们通过利用自我监督学习方法克服了共定位技术的共同缺点。 提出的方法的主要技术贡献是双重的。 1）我们设计了一种新的几何变换，即点对称变换，并将其参数用作自监督学习的

pid控制器设计代码matlab MATLAB中的无人驾驶汽车仿真 该存储库包含MATLAB中的一系列自动驾驶汽车仿真。 在无人驾驶汽车的环境中，仿真主要集中在控制，传感器融合，状态估计和定位上。 1.在MATLAB / SIMULINK中对自动驾驶汽车的车道保持辅助系统进行仿真 该项目使用计算机视觉和控制原理来模拟simulink中自动驾驶汽车的车道保持辅助系统。 simulink中的计算机视觉工具箱用于检测车道线，并使用PID控制器在车道线之间驾驶车辆。 首先，将相机捕获的图像序列转换为HSV色彩空间。 将阈值应用于HSV颜色空间中的S通道以隔离车道线。 使用投影变换对二进制图像进行变换以获得场景的鸟瞰图。 最后，使用Simulink用户定义功能中的2D点云分析仪处理鸟瞰图，以检测左右车道。 2.用于跟踪的PID控制器设计 3.混合自动机设计 实现了汽车的动态性，PID控制器将汽车驶向指定的目标，同时避开了地图上的障碍物。 汽车和控制器的动力学都使用MATLAB中的面向对象程序植入到Car.m文件中。 主要功能运行汽车模型并绘制结果以生成用于此仿真的GIF文件。 注意：在每个文件夹

在Google Colab上运行CARLA模拟器 是用于自动驾驶研究的开源模拟器。 由于对硬件的要求很高，因此对于学生在colab上运行它可能很有用。 该存储库中的笔记本显示了如何在colab上运行和可视化CARLA。

此存储库包含用于运行 TAHI IPv6 合规性测试的测试脚本。 Altran Intelligent Systems不是此代码的所有者。 此代码属于横河电机公司。 请参阅下面的版权说明。 版权所有 (C) 1999、2000、2001、2002、2003、2004、2005、2006、2007、2008、2009、2010 横河电机公司。 版权所有。 如果用户同意并接受以下条件和免责声明，则允许以源代码和二进制形式重新分发和使用本软件，无论是否进行修改： 源代码的重新分发必须保留上述版权声明、此条件列表和以下免责声明。 以二进制形式重新分发必须在随分发提供的文档和/或其他材料中复制上述版权声明、此条件列表和以下免责声明。 未经事先明确书面许可，不得使用版权人姓名、与本软件相关的项目名称（以下简称“项目”）或贡献者姓名来背书或推广源自本软件的产品. 未经事先书面通知版权人，

自我学习的空白空间 从大型JSON文件中获取数据 处理大型JSON文件时，通常可以将JSON作为普通JSON或嵌套JSON进行处理。 此代码功能是使用巨大的JSON文件从JSON文件中提取和清除数据。 此代码功能使我们可以根据需要从JSON文件中获取具有某些特定字段要求的数据。 对于此JSON文件，预期结果将包含以下信息： { "original_title": "Lock, Stock and Two Smoking Barrels", "budget": 1350000, "genres": "Comedy, Crime", "popularity": 7.119, "release_date": "1998-03-05", "revenue": 28356188, "r

无人驾驶汽车项目 我使用开源模拟器完成了多个自动驾驶汽车（AV）项目。 这些项目涵盖了从控制，状态估计，定位，感知到运动计划的视音频领域。 控制器使用CARLA模拟环境在跑道上导航自动驾驶汽车。 误差状态扩展卡尔曼滤波器，可使用CARLA模拟器中的数据对车辆进行定位。 名称待定 识别场景中对象的边界框并定义可驱动曲面的边界的算法。 名称待定 分层运动计划程序，用于在CARLA模拟器中的一系列场景中导航，包括避免将车停在车道上，跟着领先车辆行驶并安全地导航十字路口。 安装CARLA 的Ubuntu 下载并按照。 视窗 下载版并按照。

机器学习数学（MML书）-我的自学 按文件夹： Python代码 只是播放我用来更好地理解各种概念的代码。 高斯主义者的混合尤其棘手。 本章习题解答 每章练习的解决方案。 笔记本可能会花费一些时间来渲染所有LaTeX。 第2章解决方案： ， 第3章解决方案： ， 第4章解决方案： ， 第5章解决方案： ， 第6章解决方案： ， 第7章解决方案： ， 杂项 其他：） 知识就是力量。 分享它。

Streamlit演示：Udacity自动驾驶汽车图像浏览器 该项目将和演示到交互式应用程序中。 完整的演示并说明了Streamlit的所有主要构建块。 如何运行这个演示 pip install --upgrade streamlit opencv-python streamlit run https://raw.githubusercontent.com/streamlit/demo-self-driving/master/streamlit_app.py 问题？ 注释？ 请在提问。

无人车综述：Abstract— We survey research on self-driving cars published in the literature focusing on autonomous cars developed since the DARPA challenges, which are equipped with an autonomy system that can be categorized as SAE level 3 or higher. The architecture of the autonomy system of self-driving cars is typically organized into the perception system and the decision-making system. The perception system is generally divided into many subsystems responsible for tasks such as self-driving-car localization, static obstacles mapping, moving obstacles detection and tracking, road mapping, traffic signalization detection and recognition, among others. The decision- making system is commonly partitioned as well into many subsystems responsible for tasks such as route planning, path planning, behavior selection, motion planning, and control. In this survey, we present the typical architecture of the autonomy system of self-driving cars. We also review research on relevant methods for perception and decision making. Furthermore, we present a detailed description of the architecture of the autonomy system of the UFES’s car, IARA. Finally, we list prominent autonomous research cars developed by technology companies and reported in the media

Nb2Nb 该项目旨在了解论文“ Neighbor2Neighbor：来自单噪声图像的自我监督降噪”的思想。 由于此代码是非官方的实现，因此某些细节可能与本文的原始说明有所不同。 为了更容易理解基础理论，所有代码均由Python和Tensorflow编写。 样品结果 所有结果均在上进行了测试 嘈杂的影像 去噪结果 更新 测试文件（包括经过训练的模型）已上传。 主要测试文件是“ test.py”，可以通过输入命令轻松运行。 python test . py - s saves - n nets . Unet - d dataDir - r resultDir “ dataDir”指定测试数据目录，“ resultDir”是保存结果的路径。 要渲染“ .mat”数据，请使用“ 。 更多培训文件将尽快上载。 未完待续 ...