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《RepVF: A Unified Vector Fields Representation for Multi-task 3D Perception》是一篇介绍3D感知领域的多任务学习方法的研究论文。该论文提出了一种新颖的统一表示方法，名为RepVF（Representative Vector Fields），用于解决自动驾驶中3D感知任务的并发处理问题。RepVF通过向量场来描述场景中不同目标的结构，允许在一个框架内协调表示各种感知任务，例如3D物体检测和3D车道检测。这种方法显著减少了计算冗余和特征竞争，提高了计算效率。 RepVF的核心思想是使用单一的多头模型来处理多个任务，而不是为每个任务使用单独的模型或头网络。RepVF可以被不同地转换成特定于任务的元素，因此不需要特殊的监督，并且可以利用现有的标签。此外，论文中还介绍了基于RepVF的网络RFTR（Representative Vector Fields Transformer），该网络利用查询的分层结构隐式地建模任务之间以及任务
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