分布和数量目标分布来创建整个学习
神经辐射场内基于变压器的对象定位 本研究引入了 （一种基于 的框架）来提取 场景中对象的 边界框。 将预先训练的 模型和摄像机视图作为输入，生成带标签、定向的物体 边界框作为输出。这项研究发表在 机器人与自动化快报上。它在各种实际应用中的对象定位方面具有巨大的潜力。查看该工作： 。 ：通过课程强化学习进行挖掘的目标抽样适应 在 国际智能机器人与系统会议上，百度研究院 推出了 （ ），这是一种课程强化学习方法，可以学习机器人舀任务的有效且可泛化的策略。具体来说，我们使用目标因子奖励公式并插入位置目标过程的课程。视频和论文位于项目页面： ：将地图先验纳入神经辐射场以进行驾驶视图模拟 端到端自动驾驶正在主导新一代自动驾驶技术的研发，支持自动驾驶闭环仿真的模拟器至关重要。现实与 电话号码列表 虚拟世界之间长期存在且具有挑战性的问题是模拟与真实的差距。简而言之，现有模拟器普遍使用 、 等游戏引擎来渲染道路、车辆、行人、树木等设计资产，而自动驾驶车辆看到的视图与像素级渲染的资产不同。
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神经辐射场 的最新进展使得能够从 图像重建 世界。这对于弥合自动驾驶模拟中的模拟与真实差距可能有用。然而，现有的 方法受到道路测试日志数据提供的数据有限的影响，这可能会导致结果不令人满意，特别是当相机姿态偏离轨迹时；当从偏离的视图合成图像时，无法保证语义一致性。我们在所有神经辐射方法中都在这种数据条件下观察到这个问题。我们在 上的工作引入了一个巧妙的概念，将地图先验融入神经辐射场中以进行驾驶视图模拟。
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