未来已来:揭秘20篇自動駕驶頂會頂刊,開启智能交通新纪元!

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【主動駕驶】是比年来在深度進修范畴中备受存眷的一項技能，它經由過程整合傳感器数据、计较機視觉和呆板進修算法，實現車辆的自立导航和决议计劃。主動駕驶技能已在路径计劃、情况感知和車辆節制等多個范畴取患了显著功效，其怪异的法子和有用的表示使其成為鑽研热門之一。

為了帮忙大師周全把握主動駕驶的法子并寻觅立异點，本文总结了近来两年【主動駕驶】相干的20篇頂會頂刊的鑽研功效，這些論文的文章、来历和論文的代码都收拾好了，但愿能為列位的鑽研事情供给有价值的参考。

一、UniPAD: A Universal Pre-training Paradigm for Autonomous Driving

-這篇文章提出保濕乳霜,了一個名為UniPA農藥噴霧器,D的新型自监視進修范式，旨在提高主減肥水果, 動駕驶范畴中特性進修的有用性。文章指出，虽然傳统的3D自监視预練習法子已获得遍及樂成，但大大都法子都是基於2D图象的原始設計。是以，作者們設計了UniP電動車滅火設備,AD，它操纵3D體积可微衬着技能，隐式编码3D空間，從而促成持续3D外形布局及其2D投影的繁杂外觀特性的重修。

-UniPAD的機動性使其可以或许無缝集成到2D和3D鼻炎特效藥,框架中，實現對場景的更周全理解。經由過程在各類3D感知使命长進行遍及的實行，證了然UniPAD的可行性和有用性。该法子显著提高了基於激光雷达、相機和激光雷达-相機的基線的NDS（nuScenes Detection Score）别離到达了9.一、7.7和6.9。出格值得注重的是，UniPAD的预練習流水線在nuScenes验證集上到达了73.2 NDS的3D方针檢測和79.4 mIoU的3D语义朋分，與先前法子比拟取患了最先辈的成果。

-文章還具體先容了UniPAD的事情道理，包含若何利用3D编码器提取分层特性，并經由過程體素化将3D特性转換到體素空間，然後利用可微體积衬着法子重修完备的几何暗示。别的，為了在練習阶段連结效力，作者提出了一種针對主動駕驶利用出格設計的内存高效光芒采样计谋，這可以大幅低落練習本錢和内存损耗。

-在相干事情部門，文章回首了點云的自监視進修和图象中的暗示進修的最新希望，并會商了神經衬着在主動駕驶中的利用。在法子論部門，具體描寫了UniPAD框架的两個重要構成部門：模态特定编码器和體积衬着解码器，和若何經由過程最小化衬着的2減肥貼,D投影與输入之間的差别来鼓動勉励模子進修输入数据的持续几何或外觀特性。

-在實行部門，作者在nuScenes数据集长進行了實行，并與現有的最先辈法子举行了比力。成果表白，UniPAD在3D方针檢測和3D语义朋分使命上均取患了显著的機能晋升。别的，文章還举行了一系列的溶解鑽研，以评估分歧组件和設計選擇對模子機能的影响。

-最後，文章总结了UniPAD的重要進献，并指出了该法子的一些限定，比方必要将點和图象特性显式转換為體积暗示，這可能會跟着體素辨别率的增长而增长内存利用量。文章的结論夸大了UniPAD在各類3D感知使命中的出色機能，并预測了經由過程在其他范畴获得的前進来促成暗示進修的可能性。