不再“谨小慎微”!Centaur助力自动驾驶系统在复杂场景中进化
当开车遇到变道、加塞等场景时,驾驶员往往会下意识地激活自己的“安全驾驶思维”,从而做出激进的规避行为。与之类似,自动驾驶汽车在上述场景中,更会表现得像个谨小慎微的"新手司机",这是因为模型的决策往往依赖于工程师预设的固定规则,进而导致“不求无功,但求无过”的驾
当开车遇到变道、加塞等场景时,驾驶员往往会下意识地激活自己的“安全驾驶思维”,从而做出激进的规避行为。与之类似,自动驾驶汽车在上述场景中,更会表现得像个谨小慎微的"新手司机",这是因为模型的决策往往依赖于工程师预设的固定规则,进而导致“不求无功,但求无过”的驾
与之类似,自动驾驶汽车在上述场景中,更会表现得像个谨小慎微的”新手司机”,这是因为模型的决策往往依赖于工程师预设的固定规则,进而导致“不求无功,但求无过”的驾驶风格,但过多的无故急刹、过度避让反而会引发额外的安全隐患。
本文介绍了一种名为SimLabel的后处理策略,用于提高预训练视觉语言模型(VLM)在零样本领域外数据检测中的性能。传统的基于VLM的方法通常通过利用丰富的类别文本信息来增强置信度估计以提高ood检测能力。然而,这些方法忽略了不同ID类别之间的内在联系。因此,
「血污:夜之仪式-Bloodstained:RotN」是Artplay制作由505 Games发行的动作角色扮演游戏。本作由五十岚孝司主导制作,山根美智留负责音乐、美术小岛文美操刀。本作众筹款项超550万美元,创下Kickstarter史上电子游戏项目筹款新纪