Jun, 2023

深度学习方法用于物体跟踪、速度估计和传感器数据随时间的投影

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TL;DR本研究提出了一种基于 Transformer 机制的新型循环神经网络单元，该单元能够利用序列传感器录音中的时空相关性，并跟踪对象编码，以获取场景动态和回归速度，并根据提取的速度估计将循环神经网络的内存状态进行投影，以解决空间和时间不对齐的问题。
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发现论文，激发创造
  • 深度追踪：使用循环神经网络看到超越视野

    本文提出了一种新的端到端的物体跟踪方法，它直接从原始传感器输入到物体的轨迹映射，而无需任何特征工程或系统识别模型。该方法基于深度学习和循环神经网络的序列建模，通过一种输入丢弃的学习方法，能够在无监督的情况下处理包括遮挡物在内的传感器数据，学习跟踪许多动态物体，适用于机器人类应用中常见的 2D 激光数据跟踪任务。

    Feb, 2016

  • 面向视觉物体跟踪的空间监督循环卷积神经网络

    本文提出了一种新的空间监督递归卷积神经网络，用于视觉对象跟踪，通过研究长短期记忆和区域信息的回归能力，结合卷积网络产生的高层视觉特征直接预测跟踪位置，相较于现有的深度学习跟踪器，我们的跟踪器在保持低计算成本的同时更加准确和鲁棒，实验结果表明在多个数据集上均表现优异，常常优于排名第二的跟踪器。

    Jul, 2016

  • 视频视觉目标跟踪的深度强化学习

    本文提出一种全面的端到端视频视觉跟踪方法，利用循环卷积神经网络代理与视频进行交互，并结合强化学习算法来学习不断的关注连续帧相关性和最大化在长期内的跟踪性能，实现了比现有跟踪基准更快速的状态 - of-the-art 性能。是第一个将卷积和循环网络与强化学习算法相结合的神经网络跟踪器。

    Jan, 2017

  • 利用浅层循环解码网络对任意移动传感器轨迹进行完全状态重建

    利用深度学习架构，通过将动态轨迹信息映射到完整的状态空间估计，演示了基于传感器轨迹的移动传感器的网络模型在感知任务中的出色性能。

    Jul, 2023

  • 利用循环神经网络进行动态占用栅格地图构建

    本研究提出了一种使用循环神经网络进行动态占用栅格地图预测的方法，通过模拟车辆周围环境来得出静态和动态区域，并且使用了自我运动补偿的方法，从而实现了更为精确的速度估计和更可靠的环境分离。

    Nov, 2020

  • 利用循环神经网络在静态环境中对占据栅格地图进行运动估计

    使用递归神经网络模拟车辆环境为动态格网图，从激光雷达测量的占用概率图中估计转向和刹车车辆的速度，提供更加一致和准确的速度估计。

    Sep, 2019

  • 利用循环神经网络进行端到端跟踪和语义分割

    该论文介绍了一个基于循环神经网络的新型端到端框架，用于在复杂、动态且仅部分可观测的现实环境中跟踪和分类机器人的周围环境，并通过少量标记的数据使网络精通语义分类任务。

    Apr, 2016

  • 快与猛：使用单个卷积神经网络进行实时端到端的三维检测、跟踪和运动预测

    本文提出一种深度神经网络模型，可以在利用 3D 传感器获取的数据的基础上联合推理 3D 检测、跟踪和运动预测，该方法在鸟瞰图表示的 3D 世界上执行时空 3D 卷积，具有高效的特点，并在多个北美城市捕获的超大规模数据集上进行实验，结果显示该方法在性能上大幅领先于现有技术，而且多项任务仅需要 30 毫秒即可完成。

    Dec, 2020

  • 利用时间对称的深度学习方法增强细胞跟踪

    基于深度学习的细胞追踪方法，通过细胞的时空领域实现准确追踪，并能学习细胞的运动模式，适用于处理大量带有重要特征的视频帧。

    Aug, 2023

  • DeepVO：用深度递归卷积神经网络实现端到端视觉里程计

    本文提出了一种新的、基于深度循环卷积神经网络（RCNNs）的单目 VO 的端到端框架，通过该框架，可以直接从一系列原始 RGB 图像（视频）中推断出姿态，同时具备学习有效特征表示、深度循环神经网络中的序列动力学和关系的功能，实验验证了该技术具备与传统 VO 系统相当的竞争力。

    Sep, 2017