本系列博客包括6个专栏，分别为：《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》。 此专栏是关于《自动驾驶汽车决策与控制》书籍的笔记.2.汽车模型2.2 汽车运动学汽车运动模型指用数学方式描述汽车运动而不考虑影响汽车运动的力；建立汽车运动学模型需要作以下假设：不考虑汽车在轴方向的运动，只考
一. 环境准备 本文通过 TensorFlow 实现基于 Faster-RCNN 的行人检测，网络模型基于 VGG16 or ResNet。1. 准备 TensorFlow 环境
Tensorflow (>= 1.0.0)
安装对应 python 库：
[cpp]
view
第一步 生成下载文件（bit文件）选择之前的工作目录，打开SDK。点击Program FPGA图标。 将bootloop项改为Hello_World.elf。点击Program。此时可以不用连接下载器，我们仅仅只是需要用这个工具将Microblaze软核和Hello World工程合并到一个bit文件中。 出现错误警告，不必在意。 第二步 转换成MCS文件ISE打开M
本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记---------------个人学习笔记-------------------------------本文作者吴疆-------------- """Compute minibatch blobs for training a Fast R-CNN network.""" 1.get_minibatch(
1 Faster RCNN操作流程1. 卷积层（conv layer）：【输入为整张图片，输出为提取的feature map】用于提取图片的特征，比如VGG16。2. RPN模块（Region Proposal Network）：【输入为feature map，输出为候选区域】。这里替代之前的search selective。
首先生成很多Anchor box，对其进
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2024-04-02 08:44:32
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CarSim主界面CarSim主界面，主要包含以下几部分： 1.车辆模型 2.工况 3.求解器 4.后处理模块（动画和曲线）注：math_model:Ind_Ind,中Ind_Ind代表前后独立悬架(independent)，Ind_SA,前独立悬架，后实心轴悬挂CarSim车辆模型 本文主要介绍第一部分车辆模式内容。CarSim车辆模型，包含如下几个方面： 整车参数、空气动力学、传动系统、转向系
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2024-07-25 07:39:47
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这是薰风读论文的第 6 篇投稿，其中内容若有问题欢迎讨论~
薰风说R-CNN的性能瓶颈主要都在区域提议（Region Proposal/RoI）上，而这个系列用了连续用了两篇论文解决了这个问题。RoI的获取太麻烦（选择性搜索Selective Search）且正确率感人。RoI的特征提取太耗时（先切图片，然后CNN提特征，导致数据无法共享），且中间涉及大量的硬盘读写，数据
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2024-08-08 12:10:37
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# Android 显示汽车模型的实现
随着移动技术的发展，Android 平台在汽车领域的应用也越来越广泛。无论是汽车导航、娱乐系统，还是先进的驾驶辅助系统，Android 的灵活性和可扩展性都为这些应用提供了极大的便利。在本文中，我们将探讨如何在 Android 应用中显示汽车模型，并通过相关的代码示例来实现这一功能。
## 项目背景
在许多汽车相关应用中，展示汽车模型是用户体验的重要环
由外向内进行分析吧，看车挂了哪些脚本：transform和Rigidbody就不说了。Vehicle Controller类：VehicleViewConfig类：就是个控制视口的面板参数的类，调整摄像机视口的。VehicleAudio类：在Vehicle Controller对车辆进行控制的时候提供声音的支持。例如提供向前驱动的时候马达会响
CVPR 2017论文，目标检测算法提升方法，对小物体提升明显。
对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进，通过提取多尺度的特征信息进行融合，进而提高目标检测的精度，特别是在小物体检测上的精度。FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件，可以和经典网络组合提升原网络效果。一、问题背景网络的深度（对应到感受野）与总stride通常
# 使用Android OpenGL ES 创建立体汽车模型
OpenGL ES（Open Graphics Library for Embedded Systems）是一个为嵌入式系统如手机、平板电脑等设备设计的图形渲染API。本文将介绍如何在Android环境中使用OpenGL ES绘制一个立体的汽车模型。
## 项目准备
在开始之前，请确保您的Android开发环境已设置好，拥有And
原创
2024-10-16 05:55:33
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致力于赛车性能算法已有多时，在确定赛车最终版本之时，做下总结。文章还是不会非常详尽，点到为指，不想太多利用工作时间。在制作前，必须先了解真实车辆的原理：车辆分前轮驱动，后轮驱动和四驱动。动力由引擎提供，反应的力到轮胎上，因此产生转数，即RPM。引擎的功率可以由RPM得到公式为 : RPM = 引擎功率×60/2×pi ， 这些都是模拟，只为了更好的为下面的动作服务。还有大众关心的“漂移” ，所谓
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2024-05-09 12:02:06
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R-CNN2014年 SVM： 边界框回归：Fast-RCNN2015年Faster-RCNN rpn head的输出是包括分类和回归，分类是二分类，只区分前景和背景；回归是仅仅对于前景样本(正样本)进行基于anchor的变换回归。rpn head的目的是提取roi，然后输入到rcnn head部分进行refine。 rcnn head的输出是包括分类和回归，分类输出是类别数+1(1是考虑背景)，
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2024-08-08 22:10:12
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月池宁可不写随笔，也不写糊弄人的随笔
解决的问题： 由于梯度消失，深层网络很难训练。因为梯度反向传播到前面的层，重复相乘可能使梯度无穷小。结果就是，随着网络的层数更深，其性能趋于饱和，甚至迅速下降。核心思想： 引入一个恒等快捷键（也称之为跳跃连接线），直接跳过一个或者多个层。如图一 图一 当有这条跳跃连接线时，网络层
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2023-05-26 03:22:07
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可导入Carla 中使用的车辆模型，在3DMax中的要求及操作。 1. 将建模软建中系统的单位比例应该设置为1单位=0.01米。 2. 车辆分为5个部分：车身（Vehicle_Base）、前轮左（Wheel_Front_Left）、前轮右（Wheel_Front_Right）、后
为什么修身？ 如果您在Ruby地区生活和呼吸，并且曾经给Haml打过针，那么您可能已经知道我将要提出的几个论点。 我认为仍然是一个好主意，因为您可能已经决定使用更简约的模板引擎，并且我希望您也了解Slim的优势。 在我们深入探讨Slim为何如此酷之前，我想先介绍一下Slim的实际含义以及它为您带来的好处。 该文档很好地总结了这一点：
“ Slim是一种快速，轻便的模板引擎，支持Rails
1.定义一个汽车类，并在类中定义一个move方法，然后分别创建BMW_X9、AUDI_A9对象，并添加颜色、马力、型号等属性，然后分别打印出属性值、调用move方法（使用__init__方法完成属性赋值）class Car:
def __init__(self, color, mali, size):
self.color = color
self.mali
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2024-10-27 21:51:31
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Blender从头到尾创建一辆宝马轿车视频教程 Blender: Create Realistic BMW 507 From Start to Finish流派:电子学习| MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz语言：英语+中英文字幕（根据原英文字幕机译更准确）|大小:15.5 GB |时长:19h 25m 含项目素材你会学到什么 &nbs
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2024-05-04 09:31:54
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在看本文之前，请下载对应的代码作为参考：pytorch/vision/detection/faster_rcnn。总体结构花了点时间把整个代码架构理了理，画了如下这张图： (*) 假设原始图片大小是599x900主体部分分为这几大部分：Transform，主要是对输入图像进行转换Resnet-50，主干网，主要是特征提取FPN，主要用于构建特征金字塔给RPN提供输入特征图RPN，主要是产生regi
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2024-03-15 08:23:55
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pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络 目标识别 应用 —— 推理识别代码讲解（开源）项目地址二、推理识别代码讲解1、加载模型1）加载网络结构2）加载权重文件3）model状态配置2、图片推理推理——最最最关键的环节到了！boxes:labels:scores:boxes labels scores 是按照顺序对应的3、推理结果转换完整代码 项目地址完整代码放在
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2024-08-22 11:42:13
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