随笔分类 - 论文阅读
主要是学术研究期间,读的论文记录
摘要:Column: January 16, 2022 11:11 PM Last edited time: January 21, 2022 12:23 PM Sensor/组织: 1 RGB Status: Finished Summary: carla leaderboard的前身,首次提出 IL
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摘要:Column: December 30, 2021 11:01 PM Last edited time: January 10, 2022 4:45 PM Sensor/组织: 3 RGB; 曾经短暂的第一名 Status: 正在套娃 Summary: RL; carla leaderboard T
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摘要:文章名:CVPR2020: End-to-End Model-Free Reinforcement Learning for Urban Driving Using Implicit Affordances Column: December 14, 2021 11:15 AM Last edited
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摘要:参考与前言 resource 代码:https://github.com/erdos-project/pylot 论文地址:https://www.ionelgog.org/data/papers/2021-icra-pylot.pdf 文档:https://pylot.readthedocs.io
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摘要:前言与参考 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9062306 文章是2018年5月提出的,但是到了2020年才发表到ACC 所以时间轴上写的是2021年5月刊的ACC,算是近年来把凸优化来表示这个的开端(当然有更早的) 然后带起了一波热度的感觉。这篇
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摘要:引用与前言 参考链接 引用参考如下: 博客园解释:https://www.cnblogs.com/dlutjwh/p/11158233.html 这篇博客园写的贼棒!我当时就是一边对着论文一边对着他这篇来看的,所以==大部分论文的文字也来源于此== 原文论文:https://ieeexplore.i
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摘要:引用与参考 代码地址:https://github.com/dotchen/WorldOnRails 论文地址:https://arxiv.org/abs/2105.00636 论文部分 已看完 写在ipad上了 正在进行中 摘要划重点: 视觉 只有视觉 → 所以关于加入激光点云的想法还是可以继续
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摘要:参考与前言 2010年,论文 Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frenet Frame 地址:https://www.researchgate.net/publication/224156269_Opti
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摘要:前言:原笔记Notion链接:https://www.notion.so/Blog-for-DMP-d34e83c05eb944ba989fc8bf9b0c0f7b 如有格式显示问题等请点击此处查看 引用 英文博客关于DMP的介绍:https://studywolf.wordpress.com/20
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摘要:前言: 摘要部分: For robotic vehicles to navigate safely and efficiently in pedestrian-rich environments, it is important to model subtle human behaviors and
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摘要:想着CSDN还是不适合做论文类的笔记,那里就当做技术/系统笔记区,博客园就专心搞看论文的笔记和一些想法好了,【】以后中框号中间的都算作是自己的内心OS 有时候可能是问题,有时候可能是自问自答,毕竟是笔记嘛 心路历程记录;然后可能有很多时候都是中英文夹杂,是因为我觉得有些方法并没有很好地中文翻译的意思
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摘要:想着CSDN还是不适合做论文类的笔记,那里就当做技术/系统笔记区,博客园就专心搞看论文的笔记和一些想法好了,【】以后中框号中间的都算作是自己的内心OS 有时候可能是问题,有时候可能是自问自答,毕竟是笔记嘛 心路历程记录;然后可能有很多时候都是中英文夹杂,是因为我觉得有些方法并没有很好地中文翻译的意思
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摘要:前言引用 [2] DSDNet Deep Structured self-Driving Network Wenyuan Zeng, Shenlong Wang, Renjie Liao, Yun Chen, Bin Yang, Raquel Urtasun (ECCV 2020) 从这里我们进入了
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摘要:前言引用 [1] End to End Learning for Self-Driving Cars从这里开始 [1.1] 这个是相关的博客:2016:DRL前沿之:End to End Learning for Self-Driving Cars [1.2] 其中提到的视频:GTC 2016: S
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