UniPAD: 自动驾驶的通用预训练范式
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。在自动驾驶领域，有效特征学习的重要性被广泛认可。本文介绍了 UniPAD，一种应用 3D 体积可微分渲染的新型自监督学习范式。UniPAD 隐含地编码了 3D 空间，便于连续 3D 形状结构的重建和其 2D 投影的复杂外观特征。我们的方法的灵活性使其可以无缝集成到 2D 和 3D 框架中，实现对场景的更全面理解。我们通过在各种下游 3D 任务上进行广泛的实验，证明了 UniPAD...
UniPAD是一种新型的自监督学习范式，应用3D体积可微分渲染实现特征学习，可集成到2D和3D框架中，对场景理解更全面。实验证明了UniPAD的可行性和有效性，预训练流程在nuScenes验证集上实现了最先进的结果。
