题目: A survey of deep learning techniques for autonomous driving

简介: 本文目的是研究自动驾驶中深度学习技术的最新技术。首先介绍基于AI的自动驾驶架构、CNN和RNN、以及DRL范例。这些方法为驾驶场景感知、路径规划、行为决策和运动控制算法奠定基础。该文研究深度学习方法构建的模块化“感知-规划-执行”流水线以及将传感信息直接映射到转向命令的端到端系统。此外,设计自动驾驶AI架构遇到的当前挑战,如安全性、训练数据源和计算硬件等也进行了讨论。该工作有助于深入了解深度学习和自动驾驶AI方法的优越性和局限性,并协助系统的设计选择。

成为VIP会员查看完整内容
0
38

相关内容

机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等

自动驾驶一直是人工智能应用中最活跃的领域。几乎在同一时间,深度学习的几位先驱取得了突破,其中三位(也被称为深度学习之父)Hinton、Bengio和LeCun获得了2019年ACM图灵奖。这是一项关于采用深度学习方法的自动驾驶技术的综述。我们研究了自动驾驶系统的主要领域,如感知、地图和定位、预测、规划和控制、仿真、V2X和安全等。由于篇幅有限,我们将重点分析几个关键领域,即感知中的二维/三维物体检测、摄像机深度估计、数据、特征和任务级的多传感器融合、车辆行驶和行人轨迹的行为建模和预测。

https://arxiv.org/abs/2006.06091

成为VIP会员查看完整内容
1
53

【简介】在智能交通系统中交通预测扮演着重要的角色。精准的交通预测有助于优化通行路线,指导车辆调度,缓解交通拥堵。由于道路网络中不同区域之间复杂且动态的时空依赖关系,这一问题具有很大挑战性。最近几年,有大量的研究工作推进了这一领域的发展,提高了交通系统预测交通的能力。这篇论文对于近些年的交通预测发展提供了一个全面的综述。具体来说,我们对目前的交通预测方法进行了总结,并且对它们进行了分类。然后,我们列举了应用交通预测的常见领域,以及这些应用任务的最新进展。同时,我们也收集和整理了几个相关的公共数据集,并分别在两个数据集上通过对相关的交通预测方法的表现进行了评估。最后,我们对这一领域未来的发展方向进行了探讨。

成为VIP会员查看完整内容
0
69

【简介】随着深度表示学习的发展,强化学习(RL)已经成为了一个强大的学习框架,其可以在高维度空间中学习复杂的规则。这篇综述总结了深度强化学习(DRL)算法,提供了采用强化学习的自动驾驶任务的分类方法,重点介绍了算法上的关键挑战和在现实世界中将强化学习部署在自动驾驶方面的作用,以及最终评估,测试和加强强化学习和模仿学习健壮性的现有解决方案。

论文链接: https://arxiv.org/abs/2002.00444

介绍:

自动驾驶(AD)系统由多个感知级任务组成,由于采用了深度学习架构,这些任务现在已经达到了很高的精度。除了感知任务之外,自主驾驶系统还包含多个其他任务,传统的监督学习方法已经不再适用。首先,当对agent行为的预测发生变化时,从自动驾驶agent所处的环境中接收到的未来传感器观察到的结果,例如获取市区最佳驾驶速度的任务。其次,监督信号(如碰撞时间(TTC),相对于agent最佳轨迹的侧向误差)表示agent的动态变化以及环境中的不确定性。这些问题都需要定义随机损失函数来使其最大化。最后,agent需要学习当前环境新的配置参数,预测其所处的环境中每一时刻的最优决策。这表明在观察agent和其所处环境的情况下,一个高维度的空间能够给出大量唯一的配置参数。在这些场景中,我们的目标是解决一个连续决策的问题。在这篇综述中,我们将介绍强化学习的概念,强化学习是一种很有前景的解决方案和任务分类方法,特别是在驱动策略、预测感知、路径规划以及低层控制器设计等领域。我们还重点回顾了强化学习在自动驾驶领域当中各种现实的应用。最后,我们通过阐述应用当前诸如模仿学习和Q学习等强化学习算法时所面临的算力挑战和风险来激励使用者对强化学习作出改进。

章节目录:

section2: 介绍一个典型的自动驾驶系统及其各个组件。

section3: 对深度强化学习进行介绍,并简要讨论关键概念。

section4: 探讨在强化学习基本框架上对其进行更深层次,更加复杂的扩展。

section5: 对强化学习用于自动驾驶领域的所面临的问题提供一个概述。

section6: 介绍将强化学习部署到真实世界自动驾驶系统中所面临的挑战。

section7: 总结

成为VIP会员查看完整内容
0
59

【导读】辞九迎零,我们迎来2020,到下一个十年。在2019年机器学习领域继续快速发展,元学习、迁移学习、小样本学习、深度学习理论等取得很多进展。在此,专知小编整理这一年这些研究热点主题的综述进展,共十篇,了解当下,方能向前。

1、A guide to deep learning in healthcare(医疗深度学习技术指南)

斯坦福&谷歌Jeff Dean最新Nature论文:医疗深度学习技术指南(29页综述)

Google 斯坦福 Nature Medicine

作者:Andre Esteva, Alexandre Robicquet, Bharath Ramsundar, Volodymyr Kuleshov, Mark DePristo, Katherine Chou, Claire Cui, Greg Corrado, Sebastian Thrun & Jeff Dean

摘要:我们介绍了医疗保健的深度学习技术,重点讨论了计算机视觉、自然语言处理、强化学习和广义方法的深度学习。我们将描述这些计算技术如何影响医学的几个关键领域,并探讨如何构建端到端系统。我们对计算机视觉的讨论主要集中在医学成像上,我们描述了自然语言处理在电子健康记录数据等领域的应用。同样,在机器人辅助手术的背景下讨论了强化学习,并综述了基因组学的广义深度学习方法。

网址:

https://www.nature.com/articles/s41591-018-0316-z

2、Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy(多模态机器学习)

人工智能顶刊TPAMI2019最新《多模态机器学习综述》

CMU TPAMI

作者:Tadas Baltrušaitis,Chaitanya Ahuja,Louis-Philippe Morency

摘要:我们对世界的体验是多模态的 - 我们看到物体,听到声音,感觉质地,闻到异味和味道。情态是指某种事物发生或经历的方式,并且当研究问题包括多种这样的形式时,研究问题被描述为多模式。为了使人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展,它需要能够将这种多模态信号一起解释。多模态机器学习旨在构建可以处理和关联来自多种模态的信息的模型。这是一个充满活力的多学科领域,具有越来越重要的意义和非凡的潜力。本文不是关注特定的多模态应用,而是研究多模态机器学习本身的最新进展。我们超越了典型的早期和晚期融合分类,并确定了多模式机器学习所面临的更广泛的挑战,即:表示,翻译,对齐,融合和共同学习。这种新的分类法将使研究人员能够更好地了解该领域的状况,并确定未来研究的方向。

网址:

http://www.zhuanzhi.ai/paper/2236c08ef0cd1bc87cae0f14cfbb9915

https://ieeexplore.ieee.org/document/8269806

3、Few-shot Learning: A Survey(小样本学习)

《小样本学习(Few-shot learning)》最新41页综述论文,来自港科大和第四范式

香港科大 第四范式

作者:Yaqing Wang,Quanming Yao

摘要:“机器会思考吗”和“机器能做人类做的事情吗”是推动人工智能发展的任务。尽管最近的人工智能在许多数据密集型应用中取得了成功,但它仍然缺乏从有限的数据示例学习和对新任务的快速泛化的能力。为了解决这个问题,我们必须求助于机器学习,它支持人工智能的科学研究。特别地,在这种情况下,有一个机器学习问题称为小样本学习(Few-Shot Learning,FSL)。该方法利用先验知识,可以快速地推广到有限监督经验的新任务中,通过推广和类比,模拟人类从少数例子中获取知识的能力。它被视为真正人工智能,是一种减少繁重的数据收集和计算成本高昂的培训的方法,也是罕见案例学习有效方式。随着FSL研究的广泛开展,我们对其进行了全面的综述。我们首先给出了FSL的正式定义。然后指出了FSL的核心问题,将问题从“如何解决FSL”转变为“如何处理核心问题”。因此,从FSL诞生到最近发表的作品都被归为一个统一的类别,并对不同类别的优缺点进行了深入的讨论。最后,我们从问题设置、技术、应用和理论等方面展望了FSL未来可能的发展方向,希望为初学者和有经验的研究者提供一些见解。

网址:

https://www.zhuanzhi.ai/paper/c7a2464c0865b9602a4103fb44659858

4、meta Learning: A Survey(元学习)

元学习(Meta-Learning) 综述及五篇顶会论文推荐

作者:Joaquin Vanschoren

摘要:元学习,或学习学习,是一门系统地观察不同机器学习方法如何在广泛的学习任务中执行的科学,然后从这种经验或元数据中学习,以比其他方法更快的速度学习新任务。这不仅极大地加快和改进了机器学习管道或神经体系结构的设计,还允许我们用以数据驱动方式学习的新方法取代手工设计的算法。在本文中,我们将概述这一迷人且不断发展的领域的最新进展。

网址:

http://www.zhuanzhi.ai/paper/dd60eaffea966331e199fa531bae7044

5、A Comprehensive Survey on Transfer Learning(迁移学习)

中科院发布最新迁移学习综述论文,带你全面了解40种迁移学习方法

作者:Fuzhen Zhuang, Zhiyuan Qi, Keyu Duan, Dongbo Xi, Yongchun Zhu, Hengshu Zhu, Senior Member, IEEE, Hui Xiong, Senior Member, IEEE, and Qing He

摘要:迁移学习的目的是通过迁移包含在不同但相关的源域中的知识来提高目标学习者在目标域上的学习表现。这样,可以减少对大量目标域数据的依赖,以构建目标学习者。由于其广泛的应用前景,迁移学习已经成为机器学习中一个热门和有前途的领域。虽然已经有一些关于迁移学习的有价值的和令人印象深刻的综述,但这些综述介绍的方法相对孤立,缺乏迁移学习的最新进展。随着迁移学习领域的迅速扩大,对相关研究进行全面的回顾既有必要也有挑战。本文试图将已有的迁移学习研究进行梳理使其系统化,并对迁移学习的机制和策略进行全面的归纳和解读,帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。与以往的文章不同,本文从数据和模型的角度对40多种具有代表性的迁移学习方法进行了综述。还简要介绍了迁移学习的应用。为了展示不同迁移学习模型的性能,我们使用了20种有代表性的迁移学习模型进行实验。这些模型是在三个不同的数据集上执行的,即Amazon Reviews,Reuters-21578和Office-31。实验结果表明,在实际应用中选择合适的迁移学习模型是非常重要的。。

网址:

https://arxiv.org/abs/1911.02685

https://www.zhuanzhi.ai/paper/021fc3dc3356e0089f0e845408cc3aa4

6、Multimodal Intelligence: Representation Learning, Information Fusion, and Applications(多模态智能论文综述:表示学习,信息融合与应用) 【IEEE Fellow何晓东&邓力】多模态智能论文综述:表示学习,信息融合与应用,259篇文献带你了解AI热点技术

京东

作者:Chao Zhang,Zichao Yang,Xiaodong He,Li Deng

【摘要】自2010年以来,深度学习已经使语音识别、图像识别和自然语言处理发生了革命性的变化,每种方法在输入信号中都只涉及一种模态。然而,人工智能的许多应用涉及到多种模态。因此,研究跨多种模态的建模和学习的更困难和更复杂的问题具有广泛的意义。本文对多模态智能的模型和学习方法进行了技术综述。视觉与自然语言的结合已成为计算机视觉和自然语言处理研究的一个重要领域。本文从学习多模态表示、多模态信号在不同层次上的融合以及多模态应用三个新角度对多模态深度学习的最新研究成果进行了综合分析。在多模态表示学习中,我们回顾了嵌入的关键概念,将多模态信号统一到同一个向量空间中,从而实现了多模态信号的交叉处理。我们还回顾了许多类型的嵌入的性质,构造和学习的一般下游任务。在多模态融合方面,本文着重介绍了用于集成单模态信号表示的特殊结构。在应用方面,涵盖了当前文献中广泛关注的选定领域,包括标题生成、文本到图像生成和可视化问题回答。我们相信这项综述可促进未来多模态智能的研究。

网址:

https://arxiv.org/abs/1911.03977

https://www.zhuanzhi.ai/paper/efe8f986342d215a8179d447624801ee

7、Object Detection in 20 Years: A Survey(目标检测)

密歇根大学40页《20年目标检测综述》最新论文,带你全面了解目标检测方法

作者:Zhengxia Zou (1), Zhenwei Shi (2), Yuhong Guo (3 and 4), Jieping Ye

摘要:目标检测作为计算机视觉中最基本、最具挑战性的问题之一,近年来受到了广泛的关注。它在过去二十年的发展可以说是计算机视觉历史的缩影。如果我们把今天的目标检测看作是深度学习力量下的一种技术美学,那么让时光倒流20年,我们将见证冷兵器时代的智慧。本文从目标检测技术发展的角度,对近四分之一世纪(20世纪90年代至2019年)的400余篇论文进行了广泛的回顾。本文涵盖了许多主题,包括历史上的里程碑检测器、检测数据集、度量、检测系统的基本构建模块、加速技术以及最新的检测方法。本文还综述了行人检测、人脸检测、文本检测等重要的检测应用,并对其面临的挑战以及近年来的技术进步进行了深入分析。

网址:

https://arxiv.org/abs/1905.05055

https://www.zhuanzhi.ai/paper/4d9c0fdcc5a0a2b796e44e214fc9cb02

8、A Survey of Techniques for Constructing Chinese Knowledge Graphs and Their Applications(中文知识图谱)

作者:Tianxing Wu, Guilin Qi ,*, Cheng Li and Meng Wang

摘要:随着智能技术的不断发展,作为人工智能支柱的知识图谱以其强大的知识表示和推理能力受到了学术界和产业界的广泛关注。近年来,知识图谱在语义搜索、问答、知识管理等领域得到了广泛的应用。构建中文知识图谱的技术也在迅速发展,不同的中文知识图谱以支持不同的应用。同时,我国在知识图谱开发方面积累的经验对非英语知识图谱的开发也有很好的借鉴意义。本文旨在介绍中文知识图谱的构建技术及其应用,然后介绍了典型的中文知识图谱,此外我们介绍了构建中文知识图谱的技术细节,并介绍了了中文知识图谱的几种应用。

网址:

https://www.mdpi.com/2071-1050/10/9/3245

9、Advances and Open Problems in Federated Learning(联邦学习)

【重磅】联邦学习FL进展与开放问题万字综述论文,58位学者25家机构联合出品,105页pdf438篇文献

摘要:联邦学习(FL)是一种机器学习设置,在这种设置中,许多客户(例如移动设备或整个组织)在中央服务器(例如服务提供商)的协调下协作地训练模型,同时保持训练数据分散。FL体现了集中数据收集和最小化的原则,可以减轻由于传统的、集中的机器学习和数据科学方法所带来的许多系统隐私风险和成本。在FL研究爆炸性增长的推动下,本文讨论了近年来的进展,并提出了大量的开放问题和挑战。

网址:

https://arxiv.org/abs/1912.04977

10、Optimization for deep learning: theory and algorithms(深度学习优化理论算法)

【2019年末硬货】深度学习的最优化:理论和算法综述论文,60页pdf257篇文献

摘要:什么时候以及为什么能够成功地训练神经网络?本文概述了神经网络的优化算法和训练理论。首先,我们讨论了梯度爆炸/消失问题和更一般的不期望谱问题,然后讨论了实际的解决方案,包括仔细的初始化和归一化方法。其次,我们回顾了用于训练神经网络的一般优化方法,如SGD、自适应梯度方法和分布式方法,以及这些算法的现有理论结果。第三,我们回顾了现有的关于神经网络训练的全局问题的研究,包括局部极值的结果、模式连接、彩票假设和无限宽度分析。

网址:

https://www.zhuanzhi.ai/paper/2a5e7596942977067240c946ecd4bd47

成为VIP会员查看完整内容
0
196

异常检测是一个在各个研究领域和应用领域内得到广泛研究的重要问题。本研究的目的有两个方面:首先,我们对基于深度学习的异常检测的研究方法进行了系统全面的综述。此外,我们还回顾了这些方法对不同应用领域异常的应用,并评估了它们的有效性。我们根据所采用的基本假设和方法,将最先进的研究技术分为不同的类别。在每一类中,我们概述了基本的异常检测技术,以及它的变体,并给出了关键的假设,以区分正常行为和异常行为。对于我们介绍的每一类技术,我们还介绍了它们的优点和局限性,并讨论了这些技术在实际应用领域中的计算复杂性。最后,我们概述了研究中的未决问题和采用这些技术时所面临的挑战。

成为VIP会员查看完整内容
20190114-DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION A SURVEY.pdf
0
130

多目标跟踪(MOT)的问题在于在一个序列中跟踪不同目标的轨迹,通常是视频。近年来,随着深度学习的兴起,为这一问题提供解决方案的算法受益于深度模型的表示能力。本文对利用深度学习模型解决单摄像机视频MOT任务的作品进行了全面的综述。提出了MOT算法的四个主要步骤,并对深度学习在每个阶段的应用进行了深入的回顾。本文还对三种MOTChallenge数据集上的现有工作进行了完整的实验比较,确定了一些最优的方法之间的相似性,并提出了一些可能的未来研究方向。

成为VIP会员查看完整内容
0
58

题目: Understanding Deep Learning Techniques for Image Segmentation

简介: 机器学习已被大量基于深度学习的方法所淹没。各种类型的深度神经网络(例如卷积神经网络,递归网络,对抗网络,自动编码器等)有效地解决了许多具有挑战性的计算机视觉任务,例如在不受限制的环境中对对象进行检测,定位,识别和分割。尽管有很多关于对象检测或识别领域的分析研究,但相对于图像分割技术,出现了许多新的深度学习技术。本文从分析的角度探讨了图像分割的各种深度学习技术。这项工作的主要目的是提供对图像分割领域做出重大贡献的主要技术的直观理解。从一些传统的图像分割方法开始,本文进一步描述了深度学习对图像分割域的影响。此后,大多数主要的分割算法已按照专用于其独特贡献的段落进行了逻辑分类。

成为VIP会员查看完整内容
Understanding Deep Learning Techniques for Image Segmentation.pdf
0
70
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
53+阅读 · 2020年6月14日
专知会员服务
68+阅读 · 2020年4月24日
专知会员服务
69+阅读 · 2020年4月23日
专知会员服务
59+阅读 · 2020年2月8日
专知会员服务
196+阅读 · 2020年1月1日
最新《分布式机器学习》论文综述最新DML进展,33页pdf
专知会员服务
57+阅读 · 2019年12月26日
深度学习视频中多目标跟踪:论文综述
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月13日
【文献综述】图像分割综述,224篇参考文献,附58页PDF
专知会员服务
70+阅读 · 2019年6月16日
相关资讯
2019->2020必看的十篇「深度学习领域综述」论文
极市平台
16+阅读 · 2020年1月2日
深度学习技术在自动驾驶中的应用
智能交通技术
13+阅读 · 2019年10月27日
自动驾驶技术解读——自动驾驶汽车决策控制系统
智能交通技术
14+阅读 · 2019年7月7日
智能交通大数据最新论文综述-附PDF下载
专知
13+阅读 · 2019年1月21日
自动驾驶最新综述论文(31页PDF下载)
专知
90+阅读 · 2019年1月15日
从0到1,这篇深度学习综述送给你!
机器学习算法与Python学习
18+阅读 · 2018年6月13日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
8+阅读 · 2017年10月17日
相关论文
SlowFast Networks for Video Recognition
Christoph Feichtenhofer,Haoqi Fan,Jitendra Malik,Kaiming He
4+阅读 · 2019年4月18日
Yulun Zhang,Kunpeng Li,Kai Li,Bineng Zhong,Yun Fu
8+阅读 · 2019年3月24日
Applying Faster R-CNN for Object Detection on Malaria Images
Jane Hung,Deepali Ravel,Stefanie C. P. Lopes,Gabriel Rangel,Odailton Amaral Nery,Benoit Malleret,Francois Nosten,Marcus V. G. Lacerda,Marcelo U. Ferreira,Laurent Rénia,Manoj T. Duraisingh,Fabio T. M. Costa,Matthias Marti,Anne E. Carpenter
3+阅读 · 2019年3月11日
Self-Driving Cars: A Survey
Claudine Badue,Rânik Guidolini,Raphael Vivacqua Carneiro,Pedro Azevedo,Vinicius Brito Cardoso,Avelino Forechi,Luan Ferreira Reis Jesus,Rodrigo Ferreira Berriel,Thiago Meireles Paixão,Filipe Mutz,Thiago Oliveira-Santos,Alberto Ferreira De Souza
29+阅读 · 2019年1月14日
Explanatory Graphs for CNNs
Quanshi Zhang,Xin Wang,Ruiming Cao,Ying Nian Wu,Feng Shi,Song-Chun Zhu
4+阅读 · 2018年12月18日
Chunwei Tian,Yong Xu,Lunke Fei,Ke Yan
3+阅读 · 2018年10月11日
Joaquin Vanschoren
108+阅读 · 2018年10月8日
ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design
Ningning Ma,Xiangyu Zhang,Hai-Tao Zheng,Jian Sun
3+阅读 · 2018年7月30日
Stéphane Lathuilière,Benoit Massé,Pablo Mesejo,Radu Horaud
6+阅读 · 2018年4月23日
Alexander Wong,Mohammad Javad Shafiee,Francis Li,Brendan Chwyl
7+阅读 · 2018年2月19日
Top