自动驾驶新风向：告别标注，隐式世界模型让端到端驾驶系统自我进化？

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前言   本文介绍 了框架LAW：使用一个隐式世界模型来基于驾驶动作和当前帧的场景特征来预测未来场景特征。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 深蓝AI 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 论文标题： Enhancing End-to-End Autonomous Driving with Latent World Model 论文作者： Yingyan Li, Lue Fan, Jiawei He, Yuqi Wang, Yuntao Chen, Zhaoxiang Zhang, Tieniu Tan 端到端的自动驾驶技术已经广受关注。目前的端到端方法大多依赖于诸如检测、跟踪和地图分割等感知任务的监督，以帮助学习场景表示。然而，这些方法需要大量的标注，限制了数据的可扩展性。为了解决这一挑战， 作者提出了一种新颖的自监督方法，以增强端到端驾驶，而无需昂贵的标签。 具体来说，作者提 ………………………………