2024년에는 자율주행 어노테이션 산업이 월드모델로 전복될 것인가?
1. 데이터 주석이 직면한 문제(특히 BEV 작업 기반)
BEV 변환기 기반 작업이 증가하면서 BEV 기반 작업에 대한 의존도가 점점 더 커지고 있습니다. . 현재로서는 2D-3D 조인트 장애물 주석이든, 재구성된 포인트 클라우드 클립을 기반으로 한 차선이든, 점유 작업 주석이든 여전히 비용이 많이 듭니다(2D 주석 작업에 비해 훨씬 더 비쌉니다). 물론 업계에는 대형 모델을 기반으로 한 반자동 또는 자동 주석 연구도 많이 있습니다. 반면, 자율주행을 위한 데이터 수집 주기가 너무 길고, 일련의 데이터 규정 준수 문제가 수반됩니다. 예를 들어, 평상형 트럭이 카메라를 가로지르는 장면이나 도시의 차선 수가 많거나 적거나 적거나 많게 바뀌는 장면을 수집하려면 이러한 특수 구성을 수행하는 수집 인력이 필요합니다. 장면.
2.24는 세계 모델에게 특이점의 순간이 될까요?
월드 모델의 개념은 넓은 범위를 포괄하며 센서 시뮬레이션으로 간주될 수 있습니다. Tesla AI Day에서 저는 시뮬레이션 기술이 데이터 주석에 미치는 파괴적인 영향을 처음으로 목격했습니다.
그림 1: Tesla의 자동 주석 효과
그림 2 4D 재구성 효과
처음 뉴스를 봤을 때 마치 Tesla 전기 자동차처럼 전통을 뒤집는 특별한 기능을 발견한 것처럼 매우 놀랐습니다. 점점 더 많은 연구자들이 이 분야에 투자하면서 우리는 많은 우수한 연구 결과를 보고 있습니다. UniSim의 자율주행 시뮬레이션 시스템에는 재생, 동적 개체 동작 제어, 프리뷰 렌더링 등의 기능이 있으며 이러한 기능은 훈련을 받는 모든 모델 연구자에게 매우 바람직합니다.
LiDAR를 시뮬레이션할 수도 있습니다.
자세한 내용은 https://zhuanlan.zhihu.com/p/636695025를 참조하세요. 이 방향에 대한 더 많은 유사한 연구가 있습니다.
NeuRAD: 자율 주행을 위한 신경 렌더링
DrivingGaussian: 동적 자율 주행 장면 주변을 위한 복합 가우시안 스플래팅 위의 방법 중 대부분은 Nerf와 관련이 있으며 전체 파이프라인이 상대적으로 무겁습니다. 또 다른 방향이 있는데, 확산에 기초한 연구 방향이다. 좋은 연구도 이루어졌습니다.
BEVControl: BEV 스케치 레이아웃을 통해 다관점 일관성으로 스트리트 뷰 요소를 정확하게 제어
위 내용은 2024년에는 자율주행 어노테이션 산업이 월드모델로 전복될 것인가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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자율주행 분야에서 Gaussian Splatting이 인기를 끌면서 NeRF가 폐기되기 시작한 이유는 무엇입니까?
Jan 17, 2024 pm 02:57 PM
위에 작성됨 및 저자의 개인적인 이해 3DGS(3차원 가우스플래팅)는 최근 몇 년간 명시적 방사선장 및 컴퓨터 그래픽 분야에서 등장한 혁신적인 기술입니다. 이 혁신적인 방법은 수백만 개의 3D 가우스를 사용하는 것이 특징이며, 이는 주로 암시적 좌표 기반 모델을 사용하여 공간 좌표를 픽셀 값에 매핑하는 NeRF(Neural Radiation Field) 방법과 매우 다릅니다. 명시적인 장면 표현과 미분 가능한 렌더링 알고리즘을 갖춘 3DGS는 실시간 렌더링 기능을 보장할 뿐만 아니라 전례 없는 수준의 제어 및 장면 편집 기능을 제공합니다. 이는 3DGS를 차세대 3D 재구성 및 표현을 위한 잠재적인 게임 체인저로 자리매김합니다. 이를 위해 우리는 처음으로 3DGS 분야의 최신 개발 및 관심사에 대한 체계적인 개요를 제공합니다.
자율주행 시나리오에서 롱테일 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
Jun 02, 2024 pm 02:44 PM
어제 인터뷰 도중 롱테일 관련 질문을 해본 적이 있느냐는 질문을 받아서 간략하게 요약해볼까 생각했습니다. 자율주행의 롱테일 문제는 자율주행차의 엣지 케이스, 즉 발생 확률이 낮은 가능한 시나리오를 말한다. 인지된 롱테일 문제는 현재 단일 차량 지능형 자율주행차의 운영 설계 영역을 제한하는 주요 이유 중 하나입니다. 자율주행의 기본 아키텍처와 대부분의 기술적인 문제는 해결되었으며, 나머지 5%의 롱테일 문제는 점차 자율주행 발전을 제한하는 핵심이 되었습니다. 이러한 문제에는 다양한 단편적인 시나리오, 극단적인 상황, 예측할 수 없는 인간 행동이 포함됩니다. 자율 주행에서 엣지 시나리오의 "롱테일"은 자율주행차(AV)의 엣지 케이스를 의미하며 발생 확률이 낮은 가능한 시나리오입니다. 이런 희귀한 사건
카메라 또는 LiDAR를 선택하시겠습니까? 강력한 3D 객체 감지 달성에 대한 최근 검토
Jan 26, 2024 am 11:18 AM
0. 전면 작성&& 자율주행 시스템은 다양한 센서(예: 카메라, 라이더, 레이더 등)를 사용하여 주변 환경을 인식하고 알고리즘과 모델을 사용하는 고급 인식, 의사결정 및 제어 기술에 의존한다는 개인적인 이해 실시간 분석과 의사결정을 위해 이를 통해 차량은 도로 표지판을 인식하고, 다른 차량을 감지 및 추적하며, 보행자 행동을 예측하는 등 복잡한 교통 환경에 안전하게 작동하고 적응할 수 있게 되므로 현재 널리 주목받고 있으며 미래 교통의 중요한 발전 분야로 간주됩니다. . 하나. 하지만 자율주행을 어렵게 만드는 것은 자동차가 주변에서 일어나는 일을 어떻게 이해할 수 있는지 알아내는 것입니다. 이를 위해서는 자율주행 시스템의 3차원 객체 감지 알고리즘이 주변 환경의 객체의 위치를 포함하여 정확하게 인지하고 묘사할 수 있어야 하며,
좌표계 변환을 실제로 마스터하셨나요? 자율주행에 필수불가결한 멀티센서 이슈
Oct 12, 2023 am 11:21 AM
첫 번째 파일럿 및 주요 기사에서는 주로 자율 주행 기술에서 일반적으로 사용되는 여러 좌표계를 소개하고 이들 간의 상관 관계 및 변환을 완료하고 최종적으로 통합 환경 모델을 구축하는 방법을 소개합니다. 여기서 초점은 차량에서 카메라 강체로의 변환(외부 매개변수), 카메라에서 이미지로의 변환(내부 매개변수), 이미지에서 픽셀 단위로의 변환을 이해하는 것입니다. 3D에서 2D로의 변환에는 해당 왜곡, 변환 등이 포함됩니다. 요점: 차량 좌표계와 카메라 본체 좌표계를 다시 작성해야 합니다. 평면 좌표계와 픽셀 좌표계 난이도: 이미지 평면에서 왜곡 제거와 왜곡 추가를 모두 고려해야 합니다. 2. 소개 좌표계에는 픽셀 평면 좌표계(u, v), 이미지 좌표계(x, y), 카메라 좌표계(), 월드 좌표계() 등 총 4가지 비전 시스템이 있습니다. 각 좌표계 사이에는 관계가 있으며,
자율주행과 궤도예측에 관한 글은 이 글이면 충분합니다!
Feb 28, 2024 pm 07:20 PM
자율주행 궤적 예측은 차량의 주행 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하여 차량의 향후 주행 궤적을 예측하는 것을 의미합니다. 자율주행의 핵심 모듈인 궤도 예측의 품질은 후속 계획 제어에 매우 중요합니다. 궤적 예측 작업은 풍부한 기술 스택을 보유하고 있으며 자율 주행 동적/정적 인식, 고정밀 지도, 차선, 신경망 아키텍처(CNN&GNN&Transformer) 기술 등에 대한 익숙함이 필요합니다. 시작하기가 매우 어렵습니다! 많은 팬들은 가능한 한 빨리 궤도 예측을 시작하여 함정을 피하기를 희망합니다. 오늘은 궤도 예측을 위한 몇 가지 일반적인 문제와 입문 학습 방법을 살펴보겠습니다. 관련 지식 입문 1. 미리보기 논문이 순서대로 되어 있나요? A: 먼저 설문조사를 보세요, p
SIMPL: 자율 주행을 위한 간단하고 효율적인 다중 에이전트 동작 예측 벤치마크
Feb 20, 2024 am 11:48 AM
원제목: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf 코드 링크: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL 저자 단위: Hong Kong University of Science 및 기술 DJI 논문 아이디어: 이 논문은 자율주행차를 위한 간단하고 효율적인 모션 예측 기준선(SIMPL)을 제안합니다. 기존 에이전트 센트와 비교
nuScenes의 최신 SOTA | SparseAD: Sparse 쿼리는 효율적인 엔드투엔드 자율주행을 지원합니다!
Apr 17, 2024 pm 06:22 PM
전면 및 시작점 작성 엔드 투 엔드 패러다임은 통합 프레임워크를 사용하여 자율 주행 시스템에서 멀티 태스킹을 달성합니다. 이 패러다임의 단순성과 명확성에도 불구하고 하위 작업에 대한 엔드투엔드 자율 주행 방법의 성능은 여전히 단일 작업 방법보다 훨씬 뒤떨어져 있습니다. 동시에 이전 엔드투엔드 방법에서 널리 사용된 조밀한 조감도(BEV) 기능으로 인해 더 많은 양식이나 작업으로 확장하기가 어렵습니다. 여기서는 희소 검색 중심의 엔드 투 엔드 자율 주행 패러다임(SparseAD)이 제안됩니다. 여기서 희소 검색은 밀집된 BEV 표현 없이 공간, 시간 및 작업을 포함한 전체 운전 시나리오를 완전히 나타냅니다. 특히 통합 스파스 아키텍처는 탐지, 추적, 온라인 매핑을 포함한 작업 인식을 위해 설계되었습니다. 게다가 무겁다.
엔드투엔드(End-to-End)와 차세대 자율주행 시스템, 그리고 엔드투엔드 자율주행에 대한 몇 가지 오해에 대해 이야기해볼까요?
Apr 15, 2024 pm 04:13 PM
지난 달에는 몇 가지 잘 알려진 이유로 업계의 다양한 교사 및 급우들과 매우 집중적인 교류를 가졌습니다. 교환에서 피할 수 없는 주제는 자연스럽게 엔드투엔드와 인기 있는 Tesla FSDV12입니다. 저는 이 기회를 빌어 여러분의 참고와 토론을 위해 지금 이 순간 제 생각과 의견을 정리하고 싶습니다. End-to-End 자율주행 시스템을 어떻게 정의하고, End-to-End 해결을 위해 어떤 문제가 예상되나요? 가장 전통적인 정의에 따르면, 엔드 투 엔드 시스템은 센서로부터 원시 정보를 입력하고 작업과 관련된 변수를 직접 출력하는 시스템을 의미합니다. 예를 들어 이미지 인식에서 CNN은 기존의 특징 추출 + 분류기 방식에 비해 end-to-end 방식으로 호출할 수 있습니다. 자율주행 작업에서는 다양한 센서(카메라/LiDAR)로부터 데이터를 입력받아
