计图开源：感知、预测、端到端自动驾驶算法库(JAD)

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近日，上海交通大学ReThinkLab严骏驰团队发布基于计图（Jittor）深度学习框架的自动驾驶算法库（JAD）。该框架提供了一套与自动驾驶常见框架mmcv、mmdet、mmdet3d的接口相同的Jittor框架，并实现了自动驾驶感知、预测、决策各个模块的前沿算法，希望借助Jittor的性能优势和能较好地支持国产操作系统和芯片的特点，为自动驾驶硬件-框架-算法的全面国产化生态的构建做贡献。 Part 1 自动驾驶的背景和意义 自20世纪40年代起，自动驾驶技术的研究便已展开。近年来，计算机科学和人工智能的飞速发展，尤其是深度学习和计算机视觉等技术的进步，为自动驾驶技术的实现提供了强大的支持。从社会需求角度分析，随着城市化进程的加快和人口密度的增加，交通拥堵和交通事故成为全球性的问题，自动驾驶技术通过减少人为错误和提高交通效率，有望解决这 ………………………………