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解决自动驾驶中状态感知模仿学习的局限性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于多阶段视觉Transformer的多任务学习代理，通过传播车辆状态和环境表示作为Transformer的特殊令牌，解决了惯性和离线与在线性能之间的低相关性问题。实验结果表明，惯性显著减少，并且离线和在线指标之间有很高的相关性。
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关键要点
- 提出了一种基于多阶段视觉Transformer的多任务学习代理。
- 通过传播车辆状态和环境表示作为Transformer的特殊令牌。
- 解决了惯性和离线与在线性能之间的低相关性问题。
- 实验结果显示惯性显著减少。
- 离线和在线指标之间有很高的相关性。
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