爆拉UniAD近40%，推理提升3倍！UAD：全新纯视觉端到端SOTA

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之心 ”公众号 戳我->  领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 今天自动驾驶之心为大家分享 北京交通大学 （卡尔动力）最新的工作—UAD！ 文章提出了一种基于视觉的端到端自动驾驶方法，大幅超越UniAD近40%！ 如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！ 也欢迎添加小助理微信AIDriver004，加入我们的技术交流群 >> 点击进入→ 自动驾驶之心 『 端到端自动驾驶 』 技术交流群 论文作者  | Mingzhe Guo等 编辑 | 自动驾驶之心 写在前面 动机来源于对当前E2E AD模型仍模仿典型驾驶堆栈中模块化架构的观察，这些模型通过精心设计的监督感知和预测子任务为定向规划提供环境信息。尽管取得了突破性的进展，但这种设计也存在一些缺点： 1）先前的子任务需要大量高质量的3D标注作为监督，给训练数据的扩展带来了重大障 ………………………………