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# End-to-end Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection Techniques

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简介：
本文提出了一种基于图像的三维物体检测技术——端到端伪LiDAR方法，旨在将图像数据转化为高精度深度信息，用于提升自动驾驶场景中的目标识别性能。 图像与激光雷达融合的目标检测技术结合了视觉数据和点云数据的优势，能够提高目标识别的准确性和鲁棒性。这种方法在自动驾驶、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。通过将图像信息中的丰富纹理特征与激光雷达提供的精确距离信息相结合，系统可以更好地理解复杂环境，并作出更可靠的决策。

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  • # End-to-end Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection Techniques
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    本文提出了一种基于图像的三维物体检测技术——端到端伪LiDAR方法，旨在将图像数据转化为高精度深度信息，用于提升自动驾驶场景中的目标识别性能。 图像与激光雷达融合的目标检测技术结合了视觉数据和点云数据的优势，能够提高目标识别的准确性和鲁棒性。这种方法在自动驾驶、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。通过将图像信息中的丰富纹理特征与激光雷达提供的精确距离信息相结合，系统可以更好地理解复杂环境，并作出更可靠的决策。
     
  • End-to-End Learning of Communication Systems Without a Channel Model...
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    本文提出了一种新颖的方法，在不依赖于具体信道模型的情况下进行通信系统的端到端学习。通过直接优化物理层和高层协议之间的传输效率，该方法能够简化复杂的系统设计过程，并适应各种无线环境。此技术有望在未来的智能通讯网络中发挥重要作用。 这篇研究论文探讨了一种端到端通信系统的学习方法，在这种系统中无需使用通道模型来调制消息，并且在接收器处实现了无损信号传输。该算法通过迭代地结合监督学习（用于接收方）与基于增强学习（RL）的训练（用于发射方），使系统能够有效运作。 代码实现包括三种不同的消息空间配置： - 2_m_model：使用二进制消息字符串，即M = {0,1}。 - 4_m_model：在0和1之间等距分布四个不同消息，即M = {0，0.25，0.5，0.75}。 - 8_m_model：在0和1之间等距分布八个不同的消息值，即M = {0, 0.125, 0.25, 0.375, 0.5, 0.625, 0.75, 0.875}。 这些实现有助于比较不同大小的消息空间对算法性能的影响。使用的库包括Tenorflow、Matplotlib和Scikit-learn。
     
  • 自动驾驶研究论文再现《HybridNets: End-to-End Perception Network》
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    本文介绍了HybridNets模型，这是一种端到端的感知网络，旨在解决自动驾驶领域的多任务学习问题，实现了高性能与高效率的统一。 端到端网络在多任务处理中的重要性日益凸显，尤其是在自动驾驶领域内的驾驶感知系统方面。本段落对一个端到端的多任务感知网络进行了系统的研究，并提出了一系列关键优化方法以提高其准确性。 首先，我们提出了基于加权双向特征网络的高效分割头和盒类预测模块；其次，在加权双向特征网络中的每个层级中实现了自动自定义锚点功能；第三，为了平衡与优化整个网络性能，设计了一种有效的训练损失函数及策略。通过这些改进措施，开发出一个能够同时执行交通目标检测、可驾驶区域分割以及车道线识别等多任务的端到端感知模型——HybridNets。 实验结果显示，在Berkeley DeepDrive数据集上，HybridNets在平均精度方面达到了77.3%，优于现有技术，并且其性能指标（如参数量1283万、浮点运算次数为156亿）也较为出色。此外，该模型还能够实现视觉感知任务的实时处理，在解决多任务问题上具有实用性和准确性。
     
  • Deep Learning for Image Processing: Including Classification and Object Detection
    优质
    本书深入探讨了深度学习在图像处理领域的应用，重点介绍了分类和目标检测技术，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。 本教程旨在总结本人在研究生期间的研究成果，并分享给更多有需要的学习者。随着学习的深入，我也会不断更新内容与大家分享。 教学流程如下： 1）介绍网络结构及其创新点； 2）使用Pytorch搭建并训练模型； 3）利用Tensorflow（内置Keras模块）进行相同操作； 教程将涵盖以下主题： 图像分类部分包括：LeNet、AlexNet、VggNet、GoogLeNet、ResNet、ResNeXt 、MobileNet和ShuffleNet等经典网络结构，以及最新的EfficientNet。 目标检测篇则会讲解Faster-RCNN/FPN, SSD/RetinaNet 和 YOLOv3 SPP等相关技术。
     
  • Digital Front End for Wireless Communications and Broadcasting
    优质
    本课程聚焦无线通信与广播中的数字前端技术，涵盖信号处理、调制解调及编码等领域，旨在培养学员掌握现代通讯系统核心技能。 关于无线通信和广播电路及信号处理中的Digital Front End (DFE)在RRU方面的相关资料，英文版的非常全面，涵盖了适用于WCDMA、LTE、NB等技术的各种数字前端内容。
     
  • Topology Investigation of Front-End DCDC Converter for Distribution
    优质
    本研究探讨了用于配电系统的前端DCDC转换器拓扑结构，分析其性能和效率，并提出优化方案以提高整体系统效能。 杨波大神的论文是电力电子领域的经典之作。文中涵盖了变换器、逆变器的设计与电源建模等内容。
     
  • 12k Drive End Bearing Fault Data_All-Digital_EWE_HFTZ_Bearing.zip
    优质
    该压缩包包含由全数字方法采集的12k驱动端轴承故障数据，适用于工程与机械领域的研究和分析。 振动信号是通过一个16通道的DAT录音器收集，并在Matlab环境中进行后期处理。所有数据文件均为Matlab格式（*.mat）。数字数据以每秒12,000个样本的速度采集。
     
  • Korean Legend Formal End Edition Source Code
    优质
    《Korean Legend Formal End Edition Source Code》是一款经典的韩国传奇风格网络游戏原始版本的源代码集合，为玩家和开发者提供了深入了解游戏架构的机会。 韩国传奇正式最终版本的源码是我从网络上下载的，在互联网上已经公开流传。所有版权相关问题与我无关。该源码仅供学习研究之用，请勿用于非法目的。