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semantic occupancy prediction
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Qwen-Drive-1.0 集成了 3D 感知、VQA 和运动规划，用于自动驾驶
Qwen 推出了 Qwen-Drive-1.0，一个专为自动驾驶设计的视觉语言基础模型。该模型通过利用预训练的 VLM 架构和外部模块，统一了 3D 感知、视觉问答和运动规划。它包含一个鸟瞰视角感知头，用于 3D 对象检测和语义占用预测等任务，以及一个用于生成未来轨迹的规划专家。该模型采用分阶段的配方进行训练，结合了驾驶监督和通用视觉语言数据，以保持广泛的能力。
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HilDA框架推动了用于自动驾驶的自监督LiDAR预训练
研究人员推出HilDA，一个新颖的自监督预训练框架，旨在增强自动驾驶应用的LiDAR骨干网络。该框架利用视觉基础模型（VFMs）进行分层和全局上下文蒸馏，以更好地将来自摄像头数据的语义和几何信息与LiDAR序列对齐。HilDA还包含一个时间占用扩散目标，以确保时空一致性。该方法在跨模态蒸馏基准测试中展示了最先进的性能，并在3D目标检测、场景流估计和语义占用预测方面取得了改进结果。