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Software / Forschung

mahalanobis 3d multi object tracking · eddyhkchiu

Probabilistischer 3D-Multiobjekt-Tracking-Code für autonomes Fahren.

3d-multi-object-trackingautonomous-drivingcomputer-visionkalman-filterrobotics
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mahalanobis 3d multi object tracking · eddyhkchiu Screenshot der Ressourcenseite
Ressourcen-Screenshot · aufgenommen 2026-10-08 · visuell überprüft

Übersicht

Probabilistischer 3D-Multiobjekt-Tracking-Code für autonomes Fahren.

Zusammenfassung des Herausgebers: „[NeurIPS Workshop 2019] Offizieller Code des Papiers „Probabilistic 3D Multi-Object Tracking for Autonomous Driving.“ Erster Platz der ersten NuScenes Tracking Challenge in…“

Verwenden Sie das Repository, um die Implementierung, Dokumentation und unterstützten Arbeitsabläufe zu überprüfen. Dieser Verzeichniseintrag identifiziert den Betreuer, die Codelizenz und zugehörige Ressourcen; Es wird nicht behauptet, dass das Projekt auf Ihrem Roboter installiert oder getestet wurde.

Projektinformationen

Betreuer
eddyhkchiu
Primärsprache
Python
Repository-Code-Lizenz
Nicht angegeben
Modellgewichtslizenz
Nicht aufgezeichnet
Datensatzlizenz
Nicht aufgezeichnet
Hardware-Design-Lizenz
Nicht aufgezeichnet
Wartung
Nicht in den zuletzt erfassten Metadaten archiviert
Letzter beobachteter Repository-Push
2024-01-29

Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.

Dokumentationsabschnitte

  • Probabilistic 3D Multi-Object Tracking for Autonomous Driving
  • Abstract
  • Quantitative Results
  • Validation Set Results
  • Test Set Results
  • Qualitative Results

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