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0篇雷竞技到底好不好用博客文章 研究雷竞技是骗人的论文5篇
Min Bai是Uber 雷竞技是骗人的ATG多伦多公司的研究科学家。在此之前,他是苹果公司的无线系统工程师。他拥有滑铁卢大学电气工程学士学位。他的研究雷竞技是骗人的兴趣包括各种感知任务,如分割,点云处理,在线地图。

雷竞技是骗人的研究论文

UPSNet:统一的全视分割网络

y熊r·廖, H. Zhao,r·胡m .呗大肠百胜r . Urtasun
在本文中,我们解决了自动驾驶环境下的场景流估计问题。我们利用深度学习技术和强大的先验,因为在我们的应用领域,场景的运动可以由机器人的运动和场景中演员的3D运动组成。[…][PDF]
计算机视觉与模式识别研讨会(CVPR), 2019

深度多传感器车道检测

m .呗g . Mattyusn Homayounfar美国王拉克什米坎斯r . Urtasun
可靠、准确的车道检测一直是自动驾驶领域长期存在的问题。近年来,已经开发了许多使用图像(或视频)作为图像空间的输入和推理的方法。在本文中,我们认为准确的图像估计不能转化为精确的3D车道边界,这是现代运动规划算法所需的输入。[…][PDF]
智能机器人与系统国际会议(——), 2018

学习端到端的深度结构化活动轮廓

马科斯,图亚,克伦贝格尔,张,m .呗r·廖r . Urtasun
世界上有数以百万计的建筑物,精确地知道每个实例的位置和范围对于大量应用来说是至关重要的。最近,由于卷积神经网络(CNN)的使用,自动建筑足迹分割模型显示出了卓越的检测精度。[…][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 . Mattyush·楚w·罗b .杨j .梁j . Cheverier . Urtasund .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

用于实例分割的深度分水岭变换

m .呗r . Urtasun
大多数当代实例分割方法使用复杂的管道,包括条件随机场、循环神经网络、对象建议或模板匹配方案。在我们的论文中,我们提出了一个简单而强大的端到端卷积神经网络来解决这一任务。[…][PDF]
计算机视觉与模式识别研讨会(CVPR), 2017

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