端到端 | 从代码层面熟悉UniAD，开始学习了解端到端整体架构

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0. 简介 最近端到端已经是越来越火了，以 UniAD （https://hermit.blog.csdn.net/article/details/128632623） 为代表的很多工作不断地在不断刷新端到端的指标，比如最近 SparseDrive （https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/139817758） 又重新刷新了所有任务的指标。在端到端火热起来之前，成熟的模块化自动驾驶系统被分解为不同的独立任务，例如感知、预测和规划，从而导致模块间信息丢失和错误累积。相比之下，端到端范式将多任务统一到一个完全可微分的框架中，从而允许以规划为导向进行优化。当然对于刚刚开始熟悉这一行的人来说，最简单也最值得接触的就是UniAD这个项目。 本章节我们来看一下怎么在平台上运行以UniAD为代表的端到端模型的。 1. UniAD环境部署 统一自动驾驶框架 (UniAD) ，第一个将全栈驾驶任务整合到一个深度神经网络中的框架，并可以发挥 ………………………………