期间分歧的视频生成 分散模型 理想汽车最新！DiVE Vit的高保真
原题目，DiVE，DiT，basedVideoGenerationwithEnhancedControl论文链接，https，arxiv.org，pdf，2409.95名目链接，https，liautoad.github.io，DIVE，代......
华为Drive 间接干到未来！浙大&
写在前面&，笔者的团体了解环球模型基于各种自车行为预测潜在的未来形态，它们嵌入了关于驾驶环境的宽泛常识，促成了安保和可裁减的智能驾驶，大少数现有方法关键关注数据生成或环球模型的预训练范式，与上述先前的上班不同，咱们提出了Dri......
渲染300 FPS！MVSGaussian 高效泛化的混合Gaussian 训练45秒
写在前面&，笔者的团体了解华科最新的MVSGaussian，一种从多视图平面，MVS，中导出的新的狭义三维高斯示意方法，可以有效地重建看不见的场景，详细地说，1，咱们应用MVS对几何感知的高斯示意启动编码，并将其解码为高斯参数......
从概念 智能驾驶大言语模型！LLM4AD 仿真到实车的片面清点
大型言语模型，LLMs，的开展无疑是这几年人工智能畛域的热潮，它们的运行范围曾经逐渐从经典的人造言语处置，NLP，义务，到了一些新兴场景，如基于LLM的智能体钻研，而这篇文章，作者的钻研重点之一，就是驳回LLMs启动智能驾驶，LLM4AD，......
告别 CLIP系列模型如何补短板再更新 木桶原理
CLIP，ContrastiveLanguage–ImagePre，training，模型自推出以来，在图像，文本跨模态了解和生成畛域取得了清楚成绩，但是，经典模型CLIP还是存在许多短板，对此，学界对CLIP模型的变革与增强还在继续启动中......
南大等最新QD
基于俯瞰图，BEV，的多视角3D检测最近取得了清楚改良，但是，最先进模型的渺小内存消耗使得它们难以在车辆上部署，而非同小可的提前将影响流式运行的实在感知，虽然量化技术在减轻模型方面的宽泛运行，但作者在本文中展现，间接在BEV义务中运行量化会......
无图最强Trick
在线高精，HD，地图构建是智能驾驶畛域的一项关键且具有应战性的义务，最近，人们对不依赖于激光雷达等其余传感器的基于环顾相机的低老本方法越来越感兴味，但是只经常使用视觉传感器的方法不足明白的深度消息，须要更大的主干网络来成功令人满意的功能，为......
港大最新端到端进度！HE 地平线&
写在前面&，笔者的团体了解本文提出了HE，Drive，首个模拟人类驾驶为外围的端到端智能驾驶系统，旨在生成同时具有期间分歧性和温馨性的轨迹，近期钻研标明，基于模拟学习的布局器和基于学习的轨迹评分器能够有效生成并选用高度模拟专家......
速度功能双双暴跌！间接BEV特色减速在线建图和行为预测
了解路线几何结构是智能驾驶车辆，AV，技术堆栈中的关键组成部分，虽然高精，HD，地图可以轻松提供此类消息，但它们存在高标注和保养老本，因此，许多最新的钻研提出了从传感器数据中在线预计高精地图的方法，绝大少数的最新方法将多相机观测结果编码成两......
无需训练数据！兼并多个模型成功恣意场景的感知 ModelMerging ECCV24 清华AIR
近日，来自清华大学智能产业钻研院，AIR，助理传授赵昊教员的团队，联结戴姆勒公司，提出了一种无需训练的多域感知模型融合新方法，钻研重点关注场景了解模型的多目的域自顺应，并提出了一个应战性的疑问，如何在无需训练数据的条件下，兼并在不同域上独立......