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AIDE：用于自动驾驶中目标检测的自动数据引擎

我们提出使用视觉语言和大型语言模型的最新进展设计自动数据引擎（AIDE），以自动识别问题、高效筛选数据、通过自动标注改进模型，并通过生成多样化场景验证模型，从而实现模型的持续自我改进。我们还在自动驾驶数据集上建立了一个开放世界检测基准，全面评估各种学习范式，并展示了我们方法在减少成本的基础上具有卓越性能。

本文介绍了辅助驾驶感知数据集AIDE，该数据集考虑了车内外背景信息，实现了全面的驾驶员监测。同时，介绍了两种融合策略以深入研究学习有效的多流/模态表示。

多流/模态表示 感知数据集 目标检测 融合策略 辅助驾驶 驾驶员监测

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