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最新推荐文章于 2025-06-14 14:59:25 发布
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文章标签： 自动驾驶
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樨潮
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BEV视觉3D感知算法梳理
@bangbang的博客
01-03 5723
这部分的实现逻辑与传统的Transformer的Decoder的逻辑类似，利用Cross-Attention模块将生成的3D空间下的Object Query和具有3D空间位置的语义特征进行交互，得到Output Embedding，然后利用FFN网络充当3D检测头实现最终的3D检测结果。
云计算实战应用案例精讲-【深度学习】多模态融合（附python代码实现）
qq_36130719的博客
04-18 1691
多模态指的是由不同信息源提供的多种信息表示方式。这些信息表示方式可以是文本、图像、声音、视频等。多模态信息的处理是许多人工智能应用的关键。例如，在视频分类任务中，我们可能希望利用视频的音频和视频轨道信息来判断视频的内容。在文本分类任务中，我们可能希望利用文本的语言、句法、语义信息来判断文本的类别。在图像分类任务中，我们可能希望利用图像的颜色、形状、纹理信息来判断图像的类别。多模态信息的处理可以使用多种方法。其中一种常见的方法是模态融合，即将多个模态的信息结合起来，以达到更好的性能。
国内首个BEV感知全栈系列学习教程：课程总结
周同学的博客
03-31 3754
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四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVFormer
周同学的博客
12-10 2728
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【Attention(0)】卷首语，从“SEAttention注意力效果秒杀CBAM”聊到“Transformer”
Hali_Botebie的博客
04-07 905
Attention 注意力是一个非常有价值的机制，例如我们耳熟能详的。我们常常看到这样的标题。其实，CBAM 是一种“卷积神经网络注意力模块”(Convolutional Block Attention Module, CBAM)。这也是一篇论文《CBAM: Convolutional Block Attention Module》。CBAM旨在自动学习输入特征图的空间和通道注意力权重，从而更好地捕捉图像中的局部信息和全局上下文。CBAM包括两个主要组成部分: 空间注意力模块和通道注意力模块。
8-visual_feature_初探
loyer_kong的博客
11-07 645
本次的blog主要是通过分析main函数来初步分析这个节点。这个节点的主要任务就是生成视觉特征点然后送给下一个visual节点进行视觉里程计的计算。
mysql-世界-全球数据
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qq_25573443的博客
03-13 7万+
附带国内精确到市，国外的精确到省吧。 下载这里的：https://download.youkuaiyun.com/download/luolincsdn/10675557 有的下载都没用，想一想还是放出来比较好。 这是数据表： DROP TABLE IF EXISTS `ht_location`; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ht_location` ( `id` int(11...
周同学文章汇总
周同学的博客
01-21 7152
博主文章汇总
PS AD命令之Remove-adcomputer!
技术与管理的平衡木-
09-16 4777
Remove-adcomputer 是一个删除计算机的命令，执行比较简单，执行格式如下：Remove-adcomputer-identity raymondpc<img width="812" height="285" alt="计算机生成了可选文字: 11口Jll匕，pdLll Ray功on如c,it ,，口气． 人。ti,e.ireetor了用户和计算机 一！口IX 文件少）操作认〕查看少
基于深度学习的3D目标检测综述-Deep Learning-Based 3D Detection: A Review
dsoftware的博客
08-22 6433
引言 传统的2D目标检测，是得到目标物体的类别，以及图像平面内的包围盒，因此包含的参数为类别c，包围盒的中心(x,y)，长宽(length, width)。 而3D检测的任务是得到目标物体的类别(Classification)以及带朝向的3D包围盒(Oriented 3D Bounding Boxes)，因此，其包含类别c，位置(x, y, z)，size(length, widith, heig...
51c自动驾驶~合集59
whaosoft~aiotの开发板商城
06-14 796
应用方向技术优势典型案例合成数据生成解决数据稀缺，支持可控生成场景预测多模态未来帧生成，动态适应性感知优化BEV去噪、多传感器一致性路径规划多模态路径生成，高泛化能力端到端控制实时性高，直接学习人类策略。
端到端自动驾驶研究：通过强化学习与世界模型的协同作用向VLA范式演进
Soly_kun的博客
06-10 682
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自动驾驶系统研发系列—AI大模型驱动的智能座舱：从概念到落地的工程解析
u013889591的专栏
06-12 598
过去两年，汽车圈的智能化风向标从“辅助驾驶”逐步转向“智能座舱”。与硬件参数的堆叠相比，座舱的智能化更直接触达用户感知：一句话能不能被理解？语音助手是否有温度？推荐内容是否合时宜？这些问题背后，正在悄然发生一场由大语言模型（LLM）驱动的人机交互革命。
CoLMDriver：基于LLM的协同自动驾驶
qq_54556560的博客
06-13 925
上海交大与上海AI实验室提出的CoLMDriver系统创新性地将大型语言模型(LLM)应用于多车协同驾驶。针对传统方法在环境建模和场景泛化方面的不足，该系统采用双管道架构：高层规划管道通过LLM谈判模块（Actor-Critic范式）实现动态分组协商，结合评估器的安全/效率反馈优化策略；底层执行管道则通过意图引导的Transformer模型生成可执行路径点。在InterDrive基准测试中，系统驾驶分数达88.53，成功率提升23%，尤其在车道变换场景表现突出。关键技术突破包括谈判机制创新、异步并行设计及意
【论文解读】AgentThink：让VLM在自动驾驶中学会思考与使用工具
最新发布
分享论文解读，分享思考见解，分享实践经验
06-14 745
AgentThink为自动驾驶领域的VLM引入了一种富有前景的“智能体”范式。通过整合动态工具调用与链式思考，并辅以精心设计的数据生成和两阶段训练策略 (SFT预热，GRPO优化)，该框架显著提升了模型的推理能力、决策准确性和可解释性。
供应链管理-物流：自动驾驶分为几个级别/L0无自动化/L1驾驶辅助/L2部分自动化/L3有条件自动化/L4高度自动化/L5完全自动化
snow的博客
06-10 576
国际自动机工程师学会（SAE）将自动驾驶划分为L0-L5六个等级。L0-L2需驾驶员随时接管，系统仅辅助（L1）或部分控制（L2）；L3在特定条件下自动驾驶但仍需接管；L4在限定场景完全自主；L5为全工况无人驾驶。目前L2已广泛应用（如特斯拉Autopilot），L4实现特定场景商业化（如Waymo出租车），L5尚未量产。该分级体系明确了自动驾驶技术发展路径与应用边界。
浅析4D-bev标注技术在自动驾驶领域的重要性
biaobei的博客
06-12 1015
实现 4D-BEV 标注需要融合多种技术。同时标贝科技4D-BEV标注系统还支持在普通8G内存电脑上流畅处理百亿量级点云数据，包括2万帧以上时序数据的快速加载，多机位视角的灵活展示与操作，如鸟瞰、BEV、4D视图等查看。（1）高精度目标检测：4D-BEV标注提供毫米级精度的目标位置、速度、加速度信息，支持算法区分静态障碍物，包括路沿、交通标志，以及动态目标，包括车辆、行人等。（2）数据闭环优化：通过影子模式采集实车数据，结合4D标注进行模型迭代，形成“采集-标注-训练-部署”的闭环，持续提升系统安全性。
七大技术路线解析：自动驾驶如何被数据重新定义
AI 数据库me
06-13 966
自动驾驶技术从实验室的算法验证走向大规模量产应用，是一场充满挑战的征程。这段征程的核心驱动力，不仅是芯片和传感器的升级，更是一场关于数据的“喂养”竞赛——从简单的像素标注到多模态大模型的理解，数据需求的演变悄然推动着自动驾驶的每一次跨越。
怎么理解自动驾驶技术中的agent
zhaoyqcsdn的博客
06-14 570
为何如此设计？ 资源优化：预测模块只需处理关键 Agent（减少算力消耗）。 功能分离： Agent → 预测意图 + 博弈交互（如让行、超车）。 静态障碍物 → 几何避障（如绕开路桩）。 状态切换处理：跟踪模块持续监控“静止物体”，避免漏跟临时停止的 Agent（如车辆突然启动）。 五、总结：Agent 的最终判定条件 一个物体被系统认定为 Agent，需同时满足：结语 在自动驾驶系统中，Agent 与静态障碍物的区分本质是动态交互性与静态确定性的分离。感知与跟踪模块通过层层过滤，将原始检测目
BEV-MAE
03-11
### BEV-MAE 原理 BEV-MAE (Bird's Eye View Masked Autoencoders) 是一种专为自动驾驶场景设计的点云预训练模型[^1]。该方法通过引入掩码机制来学习有效的表示，从而提高下游任务的表现。 具体来说，BEV-MAE 将输入的点云数据映射到鸟瞰视图(BEV)，并随机遮蔽部分区域。网络被训练以重构这些缺失的部分，这有助于捕捉全局结构信息以及局部细节特征[^2]。 ```python import torch.nn as nn class BEVMae(nn.Module): def __init__(self, encoder_depth=12, decoder_depth=8): super().__init__() self.encoder = Encoder(encoder_depth) self.decoder = Decoder(decoder_depth) def forward(self, point_clouds, mask_ratio=0.75): masked_input, masks = apply_mask(point_clouds, mask_ratio) encoded_features = self.encoder(masked_input) reconstructed_output = self.decoder(encoded_features) return reconstructed_output, masks ``` ### 实现方式 为了有效地处理大规模三维点云数据，BEV-MAE 使用了一种新颖的设计： - **多尺度特征提取**：采用不同分辨率下的特征图来进行更全面的信息获取。 - **自注意力机制**：增强远距离依赖关系的学习能力。 - **轻量化解码器架构**：减少计算开销的同时保持良好的重建效果[^3]。 这种设计使得 BEV-MAE 能够高效地从原始传感器读数中抽取有用特征，并应用于各种视觉感知任务。 ### 应用案例 BEV-MAE 已经证明了其在多个领域内的价值，特别是在自动驾驶方面表现出色: - **目标检测**: 提升对于行人和其他车辆识别精度。 - **语义分割**: 改善道路标记分类准确性。 - **姿态估计**: 更精确地判断周围物体的位置和方向[^4]。 此外，由于 BEV 表示可以自然地与其他基于图像的方法相结合，因此也为跨模态融合提供了新的可能性[^5]。
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