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DDD20 End-to-End Event Camera Driving Dataset: Fusing Frames and Events with Deep Learning for Improved Steering Prediction

摘要：郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Accepted in The 23rd IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (Special Session: Beyond Tradi 阅读全文

posted @ 2022-10-17 19:16 穷酸秀才大草包阅读(893) 评论(0) 推荐(0)

Event-based Vision meets Deep Learning on Steering Prediction for Self-driving Cars

摘要：郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ CVPR 2018 Abstract 事件相机是仿生视觉传感器，可以自然地捕捉场景的动态，过滤掉多余的信息。本文提出了一种深度神经网络方法，该方法可以在具有挑战性的运动估计任务中释放事件相机的潜力：预测车辆的转向角。为了充分利用这种传感器阅读全文

posted @ 2022-10-17 17:45 穷酸秀才大草包阅读(326) 评论(0) 推荐(0)

学习笔记：事件数据的处理方式

摘要：事件数据的处理方式 1、Representation Learning for Event-based Visuomotor Policies（NeurIPS 2021） Event Context Network (ECN)：时序嵌入(Temporal embedding, Transformer 阅读全文

posted @ 2022-08-25 15:51 穷酸秀才大草包阅读(1583) 评论(0) 推荐(0)

Transformer中的嵌入与位置编码

摘要：绝对位置编码与相对位置编码：实验分析非常精彩 | Transformer中的位置嵌入到底改如何看待？ - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com) (16条消息) Transformer架构：位置编码_Jayson13的博客-CSDN博客_位置编码 1、Attention Is All 阅读全文

posted @ 2022-08-24 11:08 穷酸秀才大草包阅读(614) 评论(0) 推荐(0)

Event Transformer. A sparse-aware solution for efficient event data processing

摘要：郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ CVPR 2022 Abstract 对于在资源匮乏和具有挑战性的环境中运行的许多应用程序来说，事件摄像机是非常感兴趣的传感器。它们以高时间分辨率和高动态范围记录稀疏的照明变化，同时具有最低的功耗。然而，表现最佳的方法通常会忽略特定的事件阅读全文

posted @ 2022-08-23 21:19 穷酸秀才大草包阅读(235) 评论(0) 推荐(0)

Neuromodulated Spike-Timing-Dependent Plasticity, and Theory of Three-Factor Learning Rules

摘要：郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ FRONTIERS IN NEURAL CIRCUITS, (2016): 85-85 Abstract 经典的赫布学习强调突触前和突触后活动，但忽视了神经调节剂的潜在作用。因为神经调节剂传递有关新奇性或奖励的信息，在神经调节剂对突触性可阅读全文

posted @ 2022-08-18 20:24 穷酸秀才大草包阅读(730) 评论(0) 推荐(0)

Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey

摘要：郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 23(6): 4909-4926 (2022) Abstract 随着深度表示学习的发展，强化学习(RL)领域已经成为一个强大的学习框架，现在能够在高维环境中学习复杂的策阅读全文

posted @ 2022-07-16 14:09 穷酸秀才大草包阅读(1106) 评论(0) 推荐(0)

Planning in Factored State and Action Spaces with Learned Binarized Neural Network Transition Models

摘要：郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-18) Abstract 在本文中，我们阅读全文

posted @ 2022-07-09 19:01 穷酸秀才大草包阅读(96) 评论(0) 推荐(0)

Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem

摘要：郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ NeurIPS 2021 代码可以从此处获取 Abstract 强化学习(RL)通常与估计静态策略或单步模型有关，利用马尔可夫属性及时分解问题。然而，我们也可以将RL视为一个通用的序列建模问题，其目标是产生一系列动作，从而导致一系列高回报阅读全文

posted @ 2022-06-29 20:09 穷酸秀才大草包阅读(518) 评论(0) 推荐(0)

Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning

摘要：郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ NeurIPS 2020 Abstract 在强化学习(RL)中有效利用以前收集的大型数据集是大规模现实世界应用程序的关键挑战。离线RL算法承诺从先前收集的静态数据集中学习有效的策略，而无需进一步交互。然而，在实践中，离线RL提出了一个重阅读全文

posted @ 2022-06-27 20:01 穷酸秀才大草包阅读(1147) 评论(0) 推荐(0)

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