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BEV-CLIP: 复杂场景下自动驾驶的多模态 BEV 检索方法
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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
我们提出了一种多模式Bird's-Eye View（BEV）检索方法BEV-CLIP。它利用描述性文本作为输入来检索相应的场景，并结合语言模型和知识图的信息来提高语义丰富性和嵌入的多样性。在实验中，我们的方法在NuScenes数据集上达到了87.66%的准确率。
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关键要点
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提出了一种多模式Bird's-Eye View（BEV）检索方法BEV-CLIP。
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该方法利用描述性文本作为输入来检索相应的场景。
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通过大型语言模型（LLM）实现零样本检索，提取语义特征。
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结合知识图的半结构化信息，提高语义丰富性和嵌入的多样性。
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在NuScenes数据集上，方法达到了87.66%的准确率。
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示例案例支持该方法有效识别某些长尾场景。
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