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DriveWorld：一个预训练模型大幅提升检测+地图+跟踪+运动预测+Occ多个任务性能
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面 以视觉为中心的自动驾驶技术近期因其较低的成本而引起了广泛关注，而预训练对于提取通用表示至关重要。然而，当前的以视觉为中心的预训练通常依赖于2D或3D预训练任务，忽视了自动驾驶作为4D场景理解...
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超越BEVFormer！CR3DT：RV融合助力3D检测&跟踪新SOTA（ETH）
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 本文介绍了一种用于3D目标检测和多目标跟踪的相机-毫米波雷达融合方法（CR3DT）。基于激光雷达的方法已经为这一领域奠定了一个高标准，但是其高算力、高成本的缺陷制约了...
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近200+自动驾驶数据集全面调研！一览如何数据闭环全流程
写在前面&个人理解 自动驾驶技术在硬件和深度学习方法的最新进展中迅速发展，并展现出令人期待的性能。高质量的数据集对于开发可靠的自动驾驶算法至关重要。先前的数据集调研试图回顾这些数据集，但要么集中在有限数量的数据集上，要么缺乏对数据集特征的详细调查...
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迈向端到端自动驾驶，地平线正式开源Sparse4D算法
1月22日，地平线将纯视觉自动驾驶算法——Sparse4D系列算法开源，推动行业更多开发者共同参与到端到端自动驾驶、稀疏感知等前沿技术方向的探索中。目前，Sparse4D算法已在GitHub平台上线，开发者可关注地平线GitHub官方账号“Horizon...
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DetZero：Waymo 3D检测榜单第一，媲美人工标注！
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 本文提出了一套离线3D物体检测算法框架DetZero，通过在 Waymo 公开数据集上进行全面的研究和评估，DetZero可生成连续且完整的物体轨迹序列，并充分利用长时序点云特征显着提升感知结果的质...
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场景采集感知测评软件 INTEWORK-ARS
概述 工欲善其事，必先利其器。在“软件定义汽车”的新时代下，开发者们总结了一条适用于自动驾驶的开发流程，这条开发线路大致包括实车数据采集->数据存储->数据处理->数据分析->数据标注->模型训练->仿真测试->...