决赛代码开源问题

qq_26756403 2016-06-01 08:03:49
最终解释权归华为所有。
想咨询下华为官方允许选手自己将代码开源出来吗?让大家学习下。
或者官方要是不允许选手将代码开源出来的话,那可以允许那么没进入全国总决赛前八强的队伍把代码开源出来不?
只是想膜拜下大神们的代码
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wrdstc 2016-07-29
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冠军的算法技术文档,学习算法才是更重要的。 https://github.com/wangdongxuking61/future_net
frostbolt 2016-06-15
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引用 6 楼 csdn_yaobo 的回复:
同问,写个论文可以吗?
咨询了法务部,只要不用于商业目的都可以,用于论文更没有问题。
镜中阿猫 2016-06-14
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同问,写个论文可以吗?
tJ2014Qt 2016-06-06
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同问,自己算法写个论文发论文ok吗
xuanyu321 2016-06-06
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很期待能一起学习一下
赵4老师 2016-06-02
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Talk is cheap,show me the code!

ACM_Victoria 2016-06-02
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同问, 正打算开源来着.
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d7092cf3827 CIVC 自动驾驶项目简介 本项目是 2021 中国(沈阳)智能网联汽车国际大会(CIVC)“AD Chauffeur 杯”仿真算法挑战赛自动驾驶赛题的参赛项目,由云逸行 - 东北大学赛队完成,并在决赛中获得第二名及自动驾驶组银奖。项目涵盖感知、决策、控制部分,用 Python 完成。比赛平台已关闭,但可在 AD Chauffeur 仿真平台官网申请使用平台并修改代码迁移至新环境。 感谢 CIVC 主办方和 AD Chauffeur 仿真平台提供方,也感谢旷视公司开源的 YOLOX 目标检测算法模型与代码,本项目感知模块使用了 YOLOX 算法,其在 COCO 数据集预训练的模型权重在仿真环境中效果良好。 项目运行演示包括高速超车等场景,预赛和决赛成绩良好。项目亮点如下: 感知方面 :采用纯视觉测距,用旷视开源 YOLOX 模型进行目标检测,并基于该模型实现前方障碍物单目测距;通过点与三角形位置关系判断障碍所在车道位置,目标点取检测框底边中点;能识别自动驾驶车辆前方相邻三个车道最近障碍物距离,为决策提供依据;针对深度学习模型输出不稳定问题,对单目测距数据进行平滑处理。 控制方面 :采用横纵控制分离的分段 PID 控制方式;利用车身前 2 米处车道线位置提升控制前瞻性;采用车规级车辆控制方式,包含 follow、overtake、speedup 状态机,后期 speedup 和 overtake 无缝切换。 项目运行环境为:硬件环境是 8 核 Intel(R)Core(TM)i7-6700K CPU @ 4.00GHz 处理器,单卡 NVIDIA GTX 1080 显卡;操作系统是 ubuntu 18.04;软件环境是 Python 3.7.2。 文件结构清晰,安装与运行教程明确,包括下

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