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OPV2V

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  1. TOOL · CL_42536 ·

    Hyper-V2X 框架估计驾驶感知不确定性

    研究人员开发了 Hyper-V2X,一个利用超网络估计自动驾驶合作语义分割中认知和偶然不确定性的新框架。该方法将贝叶斯超网络与 V2X 通信融合的多智能体特征相结合,以生成随机鸟瞰分割的权重分布。该方法与架构无关,并在 OPV2V 基准上进行了演示,以极低的计算开销提供了准确的不确定性估计,从而提高了整体感知可靠性。

  2. RESEARCH · CL_14086 ·

    BOLT模块实现预训练无关的异构协同感知

    研究人员推出BOLT,一个新颖的、用于预训练无关的异构协同感知的模块。该系统允许独立训练的代理在没有事先协调的情况下在线适配其感知特征。BOLT利用“自我即教师”蒸馏,利用高置信度的自我预测来对齐邻近特征并提高性能,甚至在某些场景下超越了仅依赖自我的感知。