WDRIVE 自主驾驶中可靠的鲁棒可解释的可视化集成框架 ！

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ADAS  Laboratory 点击上方 蓝字 关注  智驾实验室           加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 近年来，自主驾驶技术的进步已经导致了一种 paradigm shift，即朝向端到端学习范式转变，这种范式将传感输入直接映射到驾驶行动，从而增强自主车辆的鲁棒性和适应性。 然而，这些模型通常会牺牲可解释性，这给信任、安全性和法规合规性带来了严重的挑战。为了应对这些问题，作者提出了 DRIVE - 端到端可靠的解释性视觉集成框架在自动驾驶中，这是一个全面的设计，旨在提高端到端无监督自动驾驶模型的依赖性和稳定性。 作者的工作特别针对在驾驶通过概念网锁（DCG）模型中观察到的固有不稳定性问题，这些问题损害了其解释的可信度和决策过程。 作者定义了DRIVE的四种关键属性： 一致的可解释性、稳定的可解释性、一致的输出和 ………………………………