1. 前言 特斯拉的FSD带火了自监督学习,而GPT这类大模型也使用了自监督学习的理念。众所周知,监督学习的成本过于高昂,尤其在任务复杂时,典型的就是FSD这样的系统。特斯拉收集的训练数据已经超出4亿公里,这些数据如果没有“自动标注系统”的帮助,根本无法用于训练。即便特斯拉构建了自己的Dojo超级计算机和自动标注、训练软件系统等整套自动化数据闭环体系,仍然无法足够快的完成数据标注和训练,因为标注永
0. 简介 去噪扩散模型已经成为各类图像生成和编辑任务的强大工具,这种方法无论是在无需先验输入条件下还是在基于输入的条件下,都能够高效地合成视觉内容。这一技术的核心理念在于,通过学习逆向操作——即逐步为图像添加噪声的过程,从而使其能够从复杂的分布中生成高质量的样本。在本次综述《Diffusion Model-Based Image Editing: A Survey》中,我们全面回顾了利用扩散模型
0. 简介 在自动驾驶的快速发展领域中,准确预测未来事件及评估其含义的能力对于安全性和效率至关重要,这对决策过程至关重要。世界模型作为一种变革性方法出现,使自动驾驶系统能够合成和解释大量传感器数据,从而预测潜在的未来场景并弥补信息缺口。《World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey》提供了对自动驾驶中世界模型当前状态和未来进展的初步回
0. 简介 在自动驾驶汽车(AV)的感知任务中,数据驱动的方法往往优于传统方法。这促使我们开发了一种基于数据的方法来从激光雷达测量中计算占用网格地图(OGM)。我们的方法扩展了之前的工作,使得估计的环境表示现在包含一个额外的层,用于标记被动态物体占据的单元格。早期的解决方案只能区分自由和占用的单元格。障碍物是否可以移动的信息对于规划AV的行为非常重要。《Data-Driven Occupancy
1.1 概论:(一)自然语言处理概要 知识点 自然语言的定义:人类交流使用的,包括口语和书面语的信息交流方式。 AI的终极目标:使计算机具备理解(听、读)和生成(说、写)自然语言的能力,通过如图灵测试等方式验证。 自然语言处理的主要问题:自然语言理解和自然语言生成。 NLP与人工智能的关系:NLP是人工智能的一个分支,涉及多个交叉学科如计算机科学、语言学、心理学等。 1. 自然语言的定义
0. 简介 自从发现可以利用自有数据来增强大语言模型(LLM)的能力以来,如何将 LLM 的通用知识与个人数据有效结合一直是热门话题。关于使用微调(fine-tuning)还是检索增强生成(RAG)来实现这一目标的讨论持续不断。检索增强生成 (RAG) 是一种使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成的技术。它将检索模型(设计用于搜索大型数据集或知识库)和生成模型(例如大型语言模型 (LLM),
PaperInfive:五分钟了解一篇前沿论文 全文总结:本文提出了一种基于Transformer的时间序列预测模型的有效设计,通过引入两个关键组件:Patching和通道独立结构。与之前的工作相比,它可以捕获局部语义信息,并受益于更长的回溯窗口。该模型不仅在监督学习方面优于其他基线,而且在自监督表示学习和迁移学习方面证明了其潜能。 题目:A Time Series is Worth
PaperInfive:五分钟了解一篇前沿论文 全文总结:本文提出iTransformer,无需修改任何模块,倒置建模多变量时间序列,将变量的整条序列独立地映射为词(Variate Token)。以变量为主体,通过注意力机制自然地挖掘以词为单位的多变量关联。此外,Transformer的前馈网络和层归一化互相配合,消弭变量测量单位之间的范围差异,学习适合于时序预测的序列特征。 题目:
PaperInfive:五分钟了解一篇前沿论文 全文总结:本文研究了线性模型用于时间序列预测的能力,提出了时间序列混合器(TSMixer),一种通过堆叠多层感知器(mlp)设计的新架构。TSMixer在时间和特征维度上交替应用mlp,在概念上对应于时间混合和特征混合操作,有效地捕获时间模式和交叉变量信息。 题目:TSMixer: An All-MLP Architecture for
Vivado(Vitis)版本:2020.2 FPGA开发板:Microphase Z7-Lite 7020开发板 FPGA设计调试流程 FPGA开发是一个不断迭代的过程,一般的FPGA设计流程一般包含下面几个步骤: 硬件架构和算法验证:实现需要的功能需要哪几个模块,模块和模块之间如何进行通信和连接;硬件算法是否可行和稳定(以图像处理算法为例,一般可以采用MATLAB进行算法验证); RT
关键词:Swarm Robotics、Multi-Robot、multi-agent、heterogeneous robot teams异质机器人团队、Collective Perception, decision-making and execution集体感知决策执行、Order Reasoning(规划)顺序推理,task planning,A heterogeneous multi-rob
0. 简介 学习无人监督的自动驾驶世界模型有可能显著提高当今系统的推理能力。然而,大多数工作忽略了世界的物理属性,只关注传感器数据。提出MUVO,一个具有几何体素表示的多模态世界模型。用原始相机和激光雷达数据来学习传感器不可知的世界几何表示,可以直接用于下游任务,如规划。在多模态的未来预测,几何表示改进了相机图像和激光雷达点云的预测质量。代码可以在Github上获取。 图1. 这个例子展示了M
0. 简介 作为基于视觉感知的基本任务,3D占据预测重建了周围环境的3D结构。它为自动驾驶规划和导航提供了详细信息。然而,大多数现有方法严重依赖于激光雷达点云来生成占据地面真实性,而这在基于视觉的系统中是不可用的。之前我们介绍了《经典文献阅读之—RenderOcc(使用2D标签训练多视图3D Occupancy模型)》。这里本文《OccNeRF: Self-Supervised Multi-Cam
0. 简介 Segment Anything Model (SAM) 最近在各种计算机视觉任务上展现了令人瞩目的零样本迁移性能 。然而,其高昂的计算成本对于实际应用仍然具有挑战性。MobileSAM 提出通过使用蒸馏替换 SAM 中的重图像编码器,使用 TinyViT,从而显著降低了计算需求。然而,由于自注意力机制导致的内存和计算开销,其部署在资源受限的移动设备上仍面临挑战。 最近,RepViT
0. 简介 3D占据预测在机器人感知和自动驾驶领域具有重要的潜力,它将3D场景量化为带有语义标签的网格单元。最近的研究主要利用3D体素空间中的完整占据标签进行监督。然而,昂贵的注释过程和有时模糊的标签严重限制了3D占据模型的可用性和可扩展性。为了解决这个问题,《RenderOcc: Vision-Centric 3D Occupancy Prediction with 2D Rendering S
动机:根据美国国家公路交通安全管理局的数据,每年约有10万起警方报告的交通事故涉及疲劳驾驶。这些事故导致超过1,550人死亡和71,000人受伤。然而,真实数字可能更高,因为很难确定司机在事故发生时是否疲劳驾驶。因此,我们尝试建立一个系统,检测人是否疲劳并提醒他。 安装和环境Step 1: Update conda conda update conda Step 2: Update anaco
一、机器人领域前沿方向 具身智能与垂直大模型:指拥有自主感知、交互和行动能力的智能体,能够与环境进行实时互动,从而实现对环境的理解和适应。核心技术包括:智能体环境感知与建模、智能体自主决策与规划、人机交互、群控协作、机器学习与强化学习等技术。 人形与四足仿生机器人:指受生物学原理和生物体结构启发,设计和制造的机器人,以模仿生物的运动、行为和外貌,实现更自然、更适应性强的性能。包括四足机器人
个人主页:highman110作者简介:一名硬件工程师,持续学习,不断记录,保持思考,输出干货内容 目录 1 半桥变换器 1.1 半桥电路工作原理 1.1.1 连续电流模式 1.1.2 断续电流模式 2 全桥变换器 2.1 全桥电路工作原理 3 推挽变换器 3.1 推挽电路工作原理 开关电源系列第二篇和第三篇分享了反激和正激两种隔离DCDC拓扑的工作原理,今天
上一篇我们已经介绍了关于flash attention大部分的技术细节,这些细节同时适用于flash attention1和flash attention2。 flash attention1已经实现了较为显著的性能提升,但是也仅达到了25%~40%的GEMM(General Matrix Multiply)的理论最大FLOPs/s。flash attention的作者通过分析,发现是由于在GP
transformers目前大火,但是对于长序列来说,计算很慢,而且很耗费显存。对于transformer中的self attention计算来说,在时间复杂度上,对于每个位置,模型需要计算它与所有其他位置的相关性,这样的计算次数会随着序列长度的增加而呈二次增长。在空间复杂度上,self attention需要存储一个矩阵来保存所有位置的相关性分数,这个矩阵的大小也会随着序列长度的增加而呈二次增长
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