现有的大量方法都是基于自动驾驶的端到端来降低系统的复杂性,提高泛化能力。模型的驾驶性能、模型的可解释性一直是自动驾驶的痛点,也是当下及不短时间内的热门研究方向!
清华大学团队提出了全新的自动驾驶模块——激光雷达-视觉融合(LVAFusion)击败ICCV oral DriveAdapter,在 CARLA 模拟器上进行实验,并在闭环基准测试中以较少的数据实现了SOTA的性能。离自动驾驶车辆的广泛部署更近一步!

12月6日中科院周导师带你学习《M2DA:全新LV融合赋予端到端驾驶人类理解能力,上车更进一步!》从论文入手,学如何确定热门研究,找创新点,算法框架选择,实验评估里的方法比较!并探索其他生成型建模方法用于端到端自动驾驶!
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下面是我们根据自动驾驶之心粉丝需求,整理的自动驾驶现有idea!

可辅导的自动驾驶方向
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研梦非凡的导师来自海外QStop50、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后,世界500强公司算法工程师,以及国内外知名人工智能实验室研究员。
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