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本公众号主要分享自动驾驶感知实战,从算法训练到模型部署。主要致力于3D目标检测,3D目标追踪,多传感器融合,Transform,BEV,OCC,模型量化,模型部署等方向的实战。
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Ai fighting
端到端的自动驾驶真的需要感知任务吗?L2相对误差比UniAD减少27%,碰撞率减少50%多
Ai fighting
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公众号
· · 2024-10-02 06:57
文章预览
👉 这是一个 或许对你 有用 的社群 🐱 项目讲解/源码剖析/简历优化/求职解惑,欢迎加入 「 自动驾驶实战 」 知识星球。 下面是星球提供的部分资料: 《项目实战》 : 从项目中学,往代码上练 。 《源码解析》 : 知其然,知其所以然 。 《学习指南》 : 系统学习,自动驾驶主流算法 。 《面试招聘》 : 面向简历学习,柳暗花明 。 《行业前沿》 : 与时俱进,孜孜不倦。 Abstract 端到端自动驾驶(E2EAD)方法通常依赖监督感知任务来提取明确的场景信息(例如,物体、地图)。这种依赖需要昂贵的注释,并在实时应用中限制了部署和数据的可扩展性。在本文中,我们介绍了SSR,一种新颖的框架,它仅使用16个导航引导的token作为稀疏场景表示,能够高效提取E2EAD所需的关键场景信息。我们的方法消除了对监督子任务的需求,使计算资源能够 ………………………………
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