【ECCV 2024】CarFormer：使用以学习目标为中心的表示实现自动驾驶

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶专栏 ”公众号 自动驾驶干货 ，即可获取 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2407.15843 代码链接：https://kuis-ai.github.io/CarFormer/ 摘要 本文介绍了CarFormer：使用以学习目标为中心的表示实现自动驾驶 。表示的选择在自动驾驶中起着关键作用。近年来，鸟瞰图（BEV）表示已经展现出卓越的性能。本文提出学习BEV中以目标为中心的表示，将复杂的场景蒸馏为更具操作性的信息，用于自动驾驶。本文首先学习在BEV序列上使用slot attention模型将目标放入slots中。基于这些以目标为中心的表示，本文训练了一个transformer来学习驾驶，并且对其它车辆的未来变化进行推理。本文发现，以目标为中心的slot表示优于使用目标精确属性的场景级和目标级方法。slot表示自然地结合了目标在空间和时间上下文的信息，例如位置、朝向和速度，而无需 ………………………………