自動運転アノテーション業界は 2024 年に世界モデルによって覆されるでしょうか?
1. データ アノテーション (特に BEV タスクに基づく) が直面する問題
BEV トランスフォーマー ベースのタスクの台頭により、データの依存関係の必要性が生じます。ますます重くなり、BEV タスクに基づくアノテーションの重要性がますます高まっています。現時点では、2D-3D 結合障害物アノテーション、再構成された点群クリップに基づく車線ライン、または占有タスク アノテーションのいずれであっても、依然としてコストが高すぎます (2D アノテーション タスクと比較すると、はるかに高価です)。もちろん、業界には大規模なモデルに基づいた半自動または自動のアノテーション スタディも多数あります。一方で、自動運転のデータ収集サイクルは長すぎ、データコンプライアンスに関する一連の問題が発生します。たとえば、平台トラックがカメラを横切るシーンや、街の車線数が多いところから少ないところ、または少ないところから多いところに変化するシーンを収集したい場合、そのようなものを特別に構築する収集スタッフが必要です。風景。
2.24 は世界モデルにとって特異点の瞬間となるでしょうか?
ワールド モデルの概念は広範囲に及び、センサー シミュレーションと考えることができます。 Tesla AI Day で、私はシミュレーション テクノロジーがデータ アノテーションに与える破壊的な影響を初めて目の当たりにしました。
図 1: テスラの自動注釈効果 
図 2 4D 再構築効果
このニュースを最初に見たとき、私はとても驚きました。私はその伝統を覆すテスラ電気自動車を発見しました。ますます多くの研究者がこの分野に投資するにつれ、多くの優れた研究結果が得られています。 UniSim の自動運転シミュレーション システムには、リプレイ、動的なオブジェクトの挙動制御、フリービュー レンダリングなどの機能があり、これらの機能はトレーニング中のモデル研究者にとって非常に望ましい機能です。
LIDAR をシミュレートすることもできます。
詳細については、https://zhuanlan.zhihu.com/p/636695025 を参照してください。この方向については、さらに同様の研究があります。
NeuRAD: 自動運転のためのニューラル レンダリング
DrivingGaussian: 周囲の動的自動運転シーンのための複合ガウス スプラッティングメソッドは Nerf に関連しており、パイプライン全体が比較的重いです。もう一つの方向性は、普及に基づく研究の方向性です。良い研究も行われています。
BEVControl: BEV スケッチ レイアウトによるマルチパースペクティブの一貫性を備えたストリートビュー要素の正確な制御
BEVControl: ストリートの正確な制御-BEV スケッチ レイアウトによる複数視点の一貫性のあるビュー要素
以上が自動運転アノテーション業界は 2024 年に世界モデルによって覆されるでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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なぜ自動運転ではガウス スプラッティングが非常に人気があるのに、NeRF は放棄され始めているのでしょうか?
Jan 17, 2024 pm 02:57 PM
上記と著者の個人的な理解 3 次元ガウシアンプラッティング (3DGS) は、近年、明示的な放射線フィールドとコンピューター グラフィックスの分野で出現した革新的なテクノロジーです。この革新的な方法は、数百万の 3D ガウスを使用することを特徴とし、主に暗黙的な座標ベースのモデルを使用して空間座標をピクセル値にマッピングする神経放射線場 (NeRF) 方法とは大きく異なります。明示的なシーン表現と微分可能なレンダリング アルゴリズムにより、3DGS はリアルタイム レンダリング機能を保証するだけでなく、前例のないレベルの制御とシーン編集も導入します。これにより、3DGS は、次世代の 3D 再構築と表現にとって大きな変革をもたらす可能性のあるものとして位置付けられます。この目的を達成するために、私たちは 3DGS 分野における最新の開発と懸念について初めて体系的な概要を提供します。
自動運転シナリオにおけるロングテール問題を解決するにはどうすればよいでしょうか?
Jun 02, 2024 pm 02:44 PM
昨日の面接で、ロングテール関連の質問をしたかと聞かれたので、簡単にまとめてみようと思いました。自動運転のロングテール問題とは、自動運転車におけるエッジケース、つまり発生確率が低い考えられるシナリオを指します。認識されているロングテール問題は、現在、単一車両のインテリジェント自動運転車の運用設計領域を制限している主な理由の 1 つです。自動運転の基礎となるアーキテクチャとほとんどの技術的問題は解決されており、残りの 5% のロングテール問題が徐々に自動運転の開発を制限する鍵となってきています。これらの問題には、さまざまな断片的なシナリオ、極端な状況、予測不可能な人間の行動が含まれます。自動運転におけるエッジ シナリオの「ロング テール」とは、自動運転車 (AV) におけるエッジ ケースを指します。エッジ ケースは、発生確率が低い可能性のあるシナリオです。これらの珍しい出来事
カメラかライダーを選択しますか?堅牢な 3D オブジェクト検出の実現に関する最近のレビュー
Jan 26, 2024 am 11:18 AM
0.前面に書かれています&& 自動運転システムは、さまざまなセンサー (カメラ、ライダー、レーダーなど) を使用して周囲の環境を認識し、アルゴリズムとモデルを使用することにより、高度な知覚、意思決定、および制御テクノロジーに依存しているという個人的な理解リアルタイムの分析と意思決定に。これにより、車両は道路標識の認識、他の車両の検出と追跡、歩行者の行動の予測などを行うことで、安全な運行と複雑な交通環境への適応が可能となり、現在広く注目を集めており、将来の交通分野における重要な開発分野と考えられています。 。 1つ。しかし、自動運転を難しくしているのは、周囲で何が起こっているかを車に理解させる方法を見つけることです。これには、自動運転システムの 3 次元物体検出アルゴリズムが、周囲環境にある物体 (位置を含む) を正確に認識し、記述することができる必要があります。
座標系の変換を本当にマスターしましたか?自動運転と切り離せないマルチセンサーの問題
Oct 12, 2023 am 11:21 AM
最初のパイロットおよび重要な記事では、主に自動運転技術で一般的に使用されるいくつかの座標系と、それらの間の相関と変換を完了し、最終的に統合環境モデルを構築する方法を紹介します。ここでの焦点は、車両からカメラの剛体への変換 (外部パラメータ)、カメラから画像への変換 (内部パラメータ)、および画像からピクセル単位への変換を理解することです。 3D から 2D への変換には、対応する歪み、変換などが発生します。要点：車両座標系とカメラ本体座標系を平面座標系とピクセル座標系に書き換える必要がある 難易度：画像の歪みを考慮する必要がある 歪み補正と歪み付加の両方を画面上で補正する2. はじめに ビジョンシステムには、ピクセル平面座標系 (u, v)、画像座標系 (x, y)、カメラ座標系 ()、世界座標系 () の合計 4 つの座標系があります。それぞれの座標系には関係性があり、
自動運転と軌道予測についてはこの記事を読めば十分です！
Feb 28, 2024 pm 07:20 PM
自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。
SIMPL: 自動運転向けのシンプルで効率的なマルチエージェント動作予測ベンチマーク
Feb 20, 2024 am 11:48 AM
原題: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf コードリンク: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL 著者単位: 香港科学大学DJI 論文のアイデア: この論文は、自動運転車向けのシンプルで効率的な動作予測ベースライン (SIMPL) を提案しています。従来のエージェントセントとの比較
nuScenes の最新 SOTA | SparseAD: スパース クエリは効率的なエンドツーエンドの自動運転に役立ちます。
Apr 17, 2024 pm 06:22 PM
先頭と開始点に書かれている エンドツーエンドのパラダイムでは、統一されたフレームワークを使用して自動運転システムのマルチタスクを実現します。このパラダイムの単純さと明確さにも関わらず、サブタスクにおけるエンドツーエンドの自動運転手法のパフォーマンスは、依然としてシングルタスク手法に比べてはるかに遅れています。同時に、以前のエンドツーエンド手法で広く使用されていた高密度鳥瞰図 (BEV) 機能により、より多くのモダリティやタスクに拡張することが困難になります。ここでは、スパース検索中心のエンドツーエンド自動運転パラダイム (SparseAD) が提案されています。このパラダイムでは、スパース検索は、高密度の BEV 表現を使用せずに、空間、時間、タスクを含む運転シナリオ全体を完全に表します。具体的には、統合されたスパース アーキテクチャが、検出、追跡、オンライン マッピングなどのタスク認識のために設計されています。さらに、重い
エンドツーエンドおよび次世代の自動運転システムと、エンドツーエンドの自動運転に関する誤解について話しましょう。
Apr 15, 2024 pm 04:13 PM
この 1 か月間、いくつかのよく知られた理由により、私は業界のさまざまな教師やクラスメートと非常に集中的な交流をしてきました。この交換で避けられない話題は当然、エンドツーエンドと人気の Tesla FSDV12 です。この機会に、現時点での私の考えや意見を整理し、皆様のご参考とご議論に役立てたいと思います。エンドツーエンドの自動運転システムをどのように定義するか、またエンドツーエンドで解決することが期待される問題は何でしょうか?最も伝統的な定義によれば、エンドツーエンド システムとは、センサーから生の情報を入力し、関心のある変数をタスクに直接出力するシステムを指します。たとえば、画像認識では、従来の特徴抽出 + 分類子方式と比較して、CNN はエンドツーエンドと言えます。自動運転タスクでは、各種センサー（カメラ/LiDAR）からのデータを入力
