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VLM-E2E：通过多模态驾驶员注意力融合提升端到端自主驾驶
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出VLM-E2E框架，解决自主驾驶系统在复杂环境中语义信息不足的问题。通过整合视觉语言模型，增强语义监督，模拟人类驾驶行为，在nuScenes数据集上显著提升性能。
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关键要点
- 本研究提出VLM-E2E框架，解决自主驾驶系统在复杂环境中语义信息不足的问题。
- VLM-E2E框架通过整合视觉语言模型和文本表示，增强语义监督。
- 该方法模拟人类驾驶行为，提升自主驾驶系统的表现。
- 在nuScenes数据集上，VLM-E2E框架显著提高了性能，优于现有方法。
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