- YOLOv8-QSD: 革新自动驾驶视觉感知的小目标检测算法 YOLOv8-QSD: 革新自动驾驶视觉感知的小目标检测算法
- 智能体的崛起：强化学习在智能决策系统中的应用与挑战 引言随着人工智能技术的快速发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）逐渐成为智能决策系统的核心技术之一。强化学习通过让智能体与环境进行互动并根据奖励反馈不断优化其决策策略，能够在多种复杂环境中实现自主学习和决策。无论是在自动驾驶、机器人控制，还是在金融决策、智能推荐等领域，强化学习的应用前景都极为广泛。然而，强... 智能体的崛起：强化学习在智能决策系统中的应用与挑战 引言随着人工智能技术的快速发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）逐渐成为智能决策系统的核心技术之一。强化学习通过让智能体与环境进行互动并根据奖励反馈不断优化其决策策略，能够在多种复杂环境中实现自主学习和决策。无论是在自动驾驶、机器人控制，还是在金融决策、智能推荐等领域，强化学习的应用前景都极为广泛。然而，强...
- 深度Q网络（DQN）在平稳环境中表现出色，但在非平稳环境下面临诸多挑战。例如，自动驾驶和金融市场中的动态变化导致Q值函数失效和数据分布漂移，使DQN难以适应。为此，研究者提出了改进经验回放机制、动态调整学习率和引入多模型融合等策略，以增强DQN的适应性。实际案例表明，这些改进显著提升了DQN在智能交通和工业控制中的表现。未来，进一步优化DQN在非平稳环境下的学习策略仍是关键研究方向。 深度Q网络（DQN）在平稳环境中表现出色，但在非平稳环境下面临诸多挑战。例如，自动驾驶和金融市场中的动态变化导致Q值函数失效和数据分布漂移，使DQN难以适应。为此，研究者提出了改进经验回放机制、动态调整学习率和引入多模型融合等策略，以增强DQN的适应性。实际案例表明，这些改进显著提升了DQN在智能交通和工业控制中的表现。未来，进一步优化DQN在非平稳环境下的学习策略仍是关键研究方向。
- 前言 YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型 NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，目标加检测速度很快；模型文件大小仅几兆（小于4M）。 前言 YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型 NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，目标加检测速度很快；模型文件大小仅几兆（小于4M）。
- 前言 激光雷达生成的点云数据通过可视化显示，是下图中的效果： 能看到激光雷达发射多线激光束（蓝色圆圈形纹），通过接收器进行处理加工，最好可视化展示出来。从图能看到车、行人、路灯杆、周围的建筑物等。 那么通过什么来处理这些点云数据呢？ 答案是：PCL点云库 目录 简介 特征 PCL的代码库图 PCL项目由哪些开发的？ 以下适合纯使用者，快... 前言 激光雷达生成的点云数据通过可视化显示，是下图中的效果： 能看到激光雷达发射多线激光束（蓝色圆圈形纹），通过接收器进行处理加工，最好可视化展示出来。从图能看到车、行人、路灯杆、周围的建筑物等。 那么通过什么来处理这些点云数据呢？ 答案是：PCL点云库 目录 简介 特征 PCL的代码库图 PCL项目由哪些开发的？ 以下适合纯使用者，快...
- 在移动互联网大潮之后，自动驾驶、无人机、服务机器人等人工智能硬件会成为下一个产业爆发点，其中关键的技术之一就是动态定位和环境建模的SLAM技术。在计算机视觉（Computer Vision）创立之初，人们就想象着有朝一日计算机能和我们一样，用眼睛去观察世界，理解周遭的物体，探索未知的领域。这样一个美妙而又浪漫的梦想，吸引了无数科研人员日夜为之奋斗。但事情的进展远不如预想那么顺利。我们眼中的花... 在移动互联网大潮之后，自动驾驶、无人机、服务机器人等人工智能硬件会成为下一个产业爆发点，其中关键的技术之一就是动态定位和环境建模的SLAM技术。在计算机视觉（Computer Vision）创立之初，人们就想象着有朝一日计算机能和我们一样，用眼睛去观察世界，理解周遭的物体，探索未知的领域。这样一个美妙而又浪漫的梦想，吸引了无数科研人员日夜为之奋斗。但事情的进展远不如预想那么顺利。我们眼中的花...
- 现在（2022年及之前），机器人成本不算透明； 未来，机器人成本会和电脑手机一样，各部件成本公开透明。 在2020年的一篇文章中： 从2050回顾2020，职业规划与技术路径（节选） 未来必然是智能机器人时代，这一点不仅是共识，也是大势所趋。 近期，2022年7月21日，Apollo ... 现在（2022年及之前），机器人成本不算透明； 未来，机器人成本会和电脑手机一样，各部件成本公开透明。 在2020年的一篇文章中： 从2050回顾2020，职业规划与技术路径（节选） 未来必然是智能机器人时代，这一点不仅是共识，也是大势所趋。 近期，2022年7月21日，Apollo ...
- 超现实的虚拟世界被誉为自动驾驶汽车 ( autonomous vehicles ，AV) 的最佳驾驶学校，因为它们已被证明是安全地尝试危险驾驶场景的卓有成效的测试平台。特斯拉、Waymo 和其他自动驾驶公司都严重依赖数据来启用昂贵且专有的逼真模拟器，因为测试和收集细微的几乎崩溃的数据通常不是最容易或最理想的重建方式。&nb... 超现实的虚拟世界被誉为自动驾驶汽车 ( autonomous vehicles ，AV) 的最佳驾驶学校，因为它们已被证明是安全地尝试危险驾驶场景的卓有成效的测试平台。特斯拉、Waymo 和其他自动驾驶公司都严重依赖数据来启用昂贵且专有的逼真模拟器，因为测试和收集细微的几乎崩溃的数据通常不是最容易或最理想的重建方式。&nb...
- 这个讲的不错： 第六篇 无人驾驶的sensor fusion和多目标tracking - 知乎 题图来自matlab公开课--sensor fusion and tracking 侵权删。 但凡目前自动驾驶公司的一线工程师，或多或少都听过多传感器融合，sensor fusion这个名词。这个领域可谓是自动驾驶技术岗位... 这个讲的不错： 第六篇 无人驾驶的sensor fusion和多目标tracking - 知乎 题图来自matlab公开课--sensor fusion and tracking 侵权删。 但凡目前自动驾驶公司的一线工程师，或多或少都听过多传感器融合，sensor fusion这个名词。这个领域可谓是自动驾驶技术岗位...
- 2022年5月30日上传arXiv的论文“OpenCalib: A Multi-sensor Calibration Toolbox for Autonomous Driving“，作者来自商汤科技和上海AI实验室。 准确的传感器标定是实现智能车辆多传感器感知和定位系统的先决条件。传感器的内参标定是获取传感器内部的映射关系，外... 2022年5月30日上传arXiv的论文“OpenCalib: A Multi-sensor Calibration Toolbox for Autonomous Driving“，作者来自商汤科技和上海AI实验室。 准确的传感器标定是实现智能车辆多传感器感知和定位系统的先决条件。传感器的内参标定是获取传感器内部的映射关系，外...
- 参考：https://cloud.tencent.com/developer/ask/42755，https://blog.csdn.net/u014421797/article/details/89501572， https://www.itranslater.com/qa/details/2582747861733606400 ... 参考：https://cloud.tencent.com/developer/ask/42755，https://blog.csdn.net/u014421797/article/details/89501572， https://www.itranslater.com/qa/details/2582747861733606400 ...
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