主要观点总结
文章主要介绍了近期自动驾驶领域的论文和技术进展，包括Sparse4D v3、MapTracker、BLIP、LLaVA-OneVision和BLIP-2等。这些技术涉及自动驾驶感知系统中的3D检测和跟踪、矢量高清地图制定、视觉语言预训练等领域。文章还提及了其他相关话题，如大模型手册、下一代自动驾驶汽车与数据挑战等。
关键观点总结
关键观点1: Sparse4D v3
以Sparse4D框架为基础，探讨了自动驾驶感知系统中的3D检测和跟踪。引入了两个辅助训练任务，提出解耦的注意力进行结构改进，显著提高了检测性能。使用一种在推理过程中分配实例ID的简方法将检测器扩展为跟踪器。
关键观点2: MapTracker
提出了一种矢量高清映射算法，将映射制定为跟踪任务，使用潜在内存的历史来确保时间上的重建一致性。该方法通过累积传感器流到两种潜在表示的内存缓冲区中，借用了跟踪文献中的查询传播范例。
关键观点3: BLIP
BLIP是一种新的视觉语言预训练框架，可以灵活地迁移到视觉语言理解和生成任务。通过引导字幕来有效地利用嘈杂的网络数据，并在各种视觉语言任务上取得了最先进的结果。
关键观点4: LLaVA-OneVision
LLaVA-OneVision是一个开放的大型多模态模型系列，能在三个重要计算机视觉场景中同时突破性能极限。其设计允许跨不同模式/场景进行强大的迁移学习。
关键观点5: BLIP-2
BLIP-2是一种通用且高效的预训练策略，可从现成的冻结预训练图像编码器和冻结大型语言模型引导视觉语言预训练。通过轻量级查询转换器弥补模态差距，并在各种视觉语言任务上实现了最先进的性能。
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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之星 ” 这里有一群奋斗在自动驾驶量产第一线的小伙伴等你加入 写在前面的话: 为了让大家快速了解行业中最新的论文，以及业内比较关注的研究方向，我们整理了一周论文速递供大家参考！ 1: Sparse4D v3 推进端到端 3D 检测和跟踪 (中文对比解读全文已经上传到知识星球！) Sparse4Dv3 是一个很值得去好好看看的论文，因为后续的SparseDrive的感知部分差不多就是基于Sparse4DV3 搭建的！ 在自动驾驶感知系统中，3D 检测和跟踪是两个基本任务。本文以 Sparse4D 框架为基础，深入探讨了这一领域。 我们引入了两个辅助训练任务（时 间实例去噪和质量估计），并提出了解耦的注意力以进行结构改进，从 而显着提高检测性能。 此外，我们使用一种在推理过程中分配实例 ID 的简单方法将检测器扩展为跟踪器，进一步突出了基于查
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