眼前一亮！这些自动驾驶Corner Case解决新思路在2024 ECCV挑战赛中摘得名次！

文章预览

自动驾驶领域，Corner Case指的是在数据集中不常发生但可能显著影响系统性能的情况。 例如，道路条件的突然变化和罕见的交通标志或信号模式就是代表性的Corner Case，特点是罕见性高、复杂性高和风险高。 对此，ECCV 2024 挑战赛提出了 Corner Case 场景理解、场景生成两个赛道 （https://coda-dataset.github.io/w-coda2024/），要求参赛者根据不同赛道的要求改进基线模型，训练并优化。在场景理解赛道中，参赛者需利用 CODA - LM 数据集提升多模态大语言模型（MLLMs）对自动驾驶场景的感知和理解能力，注重全局场景理解、区域推理以及可行动的建议；在场景生成赛道中，参赛者要基于 MagicDrive 提高扩散模型创建多视角街道场景视频的能力，使其与 3D 几何场景描述符（如鸟瞰图（BEV）地图和 3D 激光雷达边界框）保持一致。ECCV 2024挑战赛旨在推进自动驾驶系统在典 ………………………………