通过应用卷积神经网络(cnn)和其他深度学习技术，研究人员雷竞技是骗人的Uber ATG多伦多致力于开发技术，为更安全可靠的运输解决方案提供动力。
cnn被广泛用于分析视觉图像和数据.．.
本•杨
杨斌(Bin Yang)是U雷竞技是骗人的ber ATG多伦多公司的研究科学家。他也是多伦多大学的博士生，导师是Raquel Urtasun教授。主要研究雷竞技是骗人的方向为计算机视觉和深度学习，主要研究方向为自动驾驶场景下的3D感知。
工程博客文章雷竞技到底好不好用
雷竞技是骗人的研究论文
学习深度补全的联合2D-3D表示
y陈，b .杨，m .梁，r . Urtasun
我们设计了一个简单而有效的架构，在多个层次上融合2D和3D表示之间的信息，以学习多个层次上完全融合的关节表示，并在KITTI深度完井基准上展示最先进的结果。[PDF]
计算机视觉国际会议(ICCV), 2019
我们设计了一个简单而有效的架构，在多个层次上融合2D和3D表示之间的信息，以学习多个层次上完全融合的关节表示，并在KITTI深度完井基准上展示最先进的结果。[PDF]
计算机视觉国际会议(ICCV), 2019
HDNET:利用高清地图进行三维物体检测
b .杨，m .梁，r . Urtasun
在本文中，我们展示了高清(HD)地图提供了强大的先验，可以提高现代3D物体探测器的性能和鲁棒性。为了实现这一目标，我们设计了一个单级检测器，从高清地图中提取几何和语义特征。[…][PDF]
机器人学习研讨会(考), 2018年
在本文中，我们展示了高清(HD)地图提供了强大的先验，可以提高现代3D物体探测器的性能和鲁棒性。为了实现这一目标，我们设计了一个单级检测器，从高清地图中提取几何和语义特征。[…][PDF]
机器人学习研讨会(考), 2018年
基于深度连续融合的多传感器三维目标检测
m .梁，b .杨，美国王，r . Urtasun
在本文中，我们提出了一种新型的3D物体探测器，它可以利用激光雷达和摄像机来进行非常精确的定位。为了实现这一目标，我们设计了一个端到端的可学习架构，利用连续卷积来融合不同分辨率的图像和LIDAR特征图。[…][PDF]
欧洲计算机视觉会议(大会), 2018
在本文中，我们提出了一种新型的3D物体探测器，它可以利用激光雷达和摄像机来进行非常精确的定位。为了实现这一目标，我们设计了一个端到端的可学习架构，利用连续卷积来融合不同分辨率的图像和LIDAR特征图。[…][PDF]
欧洲计算机视觉会议(大会), 2018
学习为健壮的深度学习重新加权示例
m .任，w .曾，b .杨，r . Urtasun
深度神经网络已被证明是许多涉及复杂输入模式的监督学习任务的非常强大的建模工具。然而，它们也很容易过拟合训练集偏差和标签噪声。[…][PDF]
机器学习国际研讨会(ICML), 2018
深度神经网络已被证明是许多涉及复杂输入模式的监督学习任务的非常强大的建模工具。然而，它们也很容易过拟合训练集偏差和标签噪声。[…][PDF]
机器学习国际研讨会(ICML), 2018
SBNet:用于快速推断的稀疏块网络
m .任，波克罗夫斯基。，b .杨，r . Urtasun
传统的深度卷积神经网络(cnn)在数百层的所有特征图上统一应用卷积算子，这对实时应用产生了很高的计算成本。对于许多问题，如目标检测和语义分割，我们能够从先验问题知识或低分辨率分割网络中获得低成本的计算掩码。[…][PDF]
计算机视觉与模式识别研讨会(CVPR), 2018
传统的深度卷积神经网络(cnn)在数百层的所有特征图上统一应用卷积算子，这对实时应用产生了很高的计算成本。对于许多问题，如目标检测和语义分割，我们能够从先验问题知识或低分辨率分割网络中获得低成本的计算掩码。[…][PDF]
计算机视觉与模式识别研讨会(CVPR), 2018
速度与激情:一个卷积网络的实时端到端3D检测，跟踪和运动预测
w·罗，b .杨，r . Urtasun
在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络，能够联合推理三维检测，跟踪和运动预测给定的数据由三维传感器捕获。通过对这些任务进行联合推理，我们的整体方法对遮挡以及范围内的稀疏数据更加健壮。[…][PDF]
计算机视觉与模式识别研讨会(CVPR), 2018
在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络，能够联合推理三维检测，跟踪和运动预测给定的数据由三维传感器捕获。通过对这些任务进行联合推理，我们的整体方法对遮挡以及范围内的稀疏数据更加健壮。[…][PDF]
计算机视觉与模式识别研讨会(CVPR), 2018
多伦多城:用一百万只眼睛看世界
美国王；m .呗；g . Mattyus；h·楚；w·罗；b .杨；j .梁；j . Cheverie；r . Urtasun；d .林．
尽管近年来有了长足的进步，但图像字幕技术还远远不够完善。现有方法生成的句子，例如基于rnn的句子，往往过于死板，缺乏可变性。[…][PDF]
计算机视觉国际会议(ICCV), 2017
尽管近年来有了长足的进步，但图像字幕技术还远远不够完善。现有方法生成的句子，例如基于rnn的句子，往往过于死板，缺乏可变性。[…][PDF]
计算机视觉国际会议(ICCV), 2017
