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最近BEV感知变得流行，这里继续介绍一篇ICCV21录取论文“NEAT:NeuralAttentionFieldsforEnd-to-EndAutonomousDriving“，arXiv上传于2021.9.9，作者是AndreasGeiger研究组。提出神经注意场，NEAT（NEur…
arXiv于2021.8.26上传的ICCV‘21论文“End-to-EndUrbanDrivingbyImitatingaReinforcementLearningCoach“，作者主要来自瑞士苏黎世ETH的LucVanGool组。自动驾驶的端到端方法，通常依赖于专家演示。对…
论文解读.1.学习目标.根据车载摄像头的画面，自动判断如何转方向，使用端到端（end-to-end）的深度学习.端到端的意思是，不用手动提取图像的特征值，包括中间线、边界线、方向等，直接学到决策方法。.2.数据收集.NVIDIA整了个CANbus来收集数据，并存储在...
上述三种端到端自动驾驶的方法相比，直接监督学习的方法可以利用标记数据离线训练，而DQN和神经进化都需要在线交互。从理论上讲，端到端自动驾驶是可行的，但是还没有在真实的城市场景中实现（demo不算），最大的缺点是缺乏可解释性和硬编码安全措施（Hardcodedsafetymeasures）。
复现论文EndtoEndLearningforSelf-DrivingCars，在模拟器中实现简单的端到端自动驾驶-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区
编者推荐序：本文详细介绍了英伟达公司的无人驾驶系统DE-2，仅仅利用三个摄像头采集的不到100小时的训练数据和转向信号训练含250k参数的9层CNN网络，即可以98%的概率实现不同路况下的自动驾驶。此外，路测视频挺…
端到端的自动驾驶好处是系统简单，主要的方法可以参考英伟达的论文。下面是端到端无人驾驶的流程图：端到端的自动驾驶系统结构非常简单，也很接近人类驾驶的习惯，坏处是不可解释性，目前也达不到强人工智能，超过人类驾驶员。
端到端模仿学习方法，图片来源文献[3]ChauffeurNet[4]是GoogleWaymo提出的一个成功应用于实车的模仿学习自动驾驶方法。ChauffeurNet建立了一系列共同作用的网络结构，包括提取特征的FeatureNet，用于获取自车目标路径的AgentRNN以及预测他车路径...
端到端自动驾驶与自动驾驶前沿研究内容.分享内容.本次分享会嘉宾将会通过解读这篇被CVPR2017收录的论文《End-to-endLearningofDrivingModelsfromLarge-scaleVideoDatasets》来介绍自动驾驶前沿的研究内容。.本次工作的核心是定义了如何从视觉的角度通过深度学习来...
Besides，在《人工智能・端到端自动驾驶模型》一文中，本黄鸭曾经为大家介绍过特斯拉汽车、基于规则的自动驾驶、基于深度学习的自动驾驶、端到端自动驾驶模型，等等。其中，基于深度学习的自动驾驶分为端到端和非端到端两种。所谓“非端到端自动驾驶模型”，就是把自动驾驶问题划分为...