可以陪你打游戏的AI桌宠你见过吗？
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自动驾驶视觉感知之语义分割+车道线检测demo, semantic segmentation+lane detection，期待早日实现无人驾驶
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CVPR2022车道线检测SOTA工作CLRNet在Tusimple数据集测试demo，助力自动驾驶早日落地
车道线检测新工作，又快又好，自动驾驶的未来再近一步
端到端的多任务感知网络：检测、车道线、freespace，性能优于YOLOP。HybridNets: End-to-End Perception Network
论文一作李志琦解读BEVFormer： 基于Transformer的自动驾驶BEV纯视觉感知，CVPR2022 workshop，代码刚开源
大规模密集行人检测跟踪，行人多目标跟踪，MOT20效果可以，可用于视频智能监控、自动驾驶等场景
BEVSegFormer：任意摄像头配置的BEV语义分割方法
机器人技术在自动泊车场景中的应用和挑战
BEVFormer：基于时空transformer的多摄像头bev，支持3D检测、地图分割等多个自主驾驶感知任务
城市记忆领航，实现L3级行泊一体自动驾驶的最佳落地途径 追势科技
行人多目标跟踪算法MOT16效果，用于自动驾驶、智能监控等
基于环视鱼眼的室外车位检测、建图定位vslam，自动泊车APA、AVP
UniAD: 首个检测、跟踪、建图、轨迹预测，占据栅格预测、规划的全栈端到端网络，CVPR2023，代码已开源
行泊一体算法软件架构的生物进化，行泊一体，舱泊一体，舱行泊一体，自动驾驶还有多久？
MapTR: 2022最新的端到端在线矢量化高精地图构建，助力自动驾驶
自采数据集可行驶区域freespace效果，上海城区道路测试
车辆跟踪 Yolov4+deepsort高速场景自动驾驶demo
鱼眼单目深度估计，含上坡、下坡场景，助力低成本自动驾驶，深度估计方向的朋友欢迎多交流
无人驾驶压路机需要哪些技术？自动驾驶技术还能应用到哪些场景？自动驾驶能否普惠大众？
MonoRec单目深度估计，半监督密集重建Vidar，CVPR2021单目深度估计新工作，效果可以 Monocular Depth Estimation
