Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Autonomous Vehicles

769 평가 기록 63 datasets

Autonomous vehicles is the task of making a vehicle that can guide itself without human conduction.

Many of the state-of-the-art results can be found at more general task pages such as 3D Object Detection and Semantic Segmentation.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: GSNet: Joint Vehicle Pose and Shape Reconstruction with Geometrical and Scene-aware Supervision )</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
SEPT
MR (K=6): 0.1032minADE (K=1): 1.4412minFDE (K=1): 3.1777MR (K=1): 0.5154
- -
DLNet
F1 score: 81.23
논문 코드
SCNN_UNet_Attention_PL*
Accuracy: 98.38
논문 -
HiP-AD
Driving Score: 86.77
논문 코드
LSFM
Reasonable Miss Rate: 0.87Heavy MR^-2: 19.5
논문 -
DriveSuprim
PDMS: 93.5
- -
DIW Loss
Reasonable MR^-2: 6.23Heavy MR^-2: 28.37Small MR^-2: 7.36
논문 -
GLane3D(Swin-B)
F1 (all): 66.0Up & Down: 61.7Curve: 72.7Extreme Weather: 63.8
논문 -
CondLSTR (ResNet-101)
F1 score: 88.47
논문 코드
ReasonNet
Driving Score: 79.95Route Completion: 89.89Infraction penalty: 0.89
논문 -
MMPedestron
AP: 0.726
논문 코드
PATH (Partial FT)
Accuracy: 90.8
논문 코드

데이터셋

63개

논문

Learning from All Vehicles

2203.11934 2022-03-22 이 페이지의 평가 1건
Driving Score: 61.846Route Completion: 94.459Infraction penalty: 0.640

라이브러리

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