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AD-L-JEPA: A Self-Supervised Spatial World Model Based on Joint Embedding Prediction Architecture for Autonomous Driving with LiDAR Data

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种自监督预训练框架AD-L-JEPA，利用激光雷达数据减少自主驾驶系统对标注数据的依赖，显著提升了嵌入质量和标签效率，实验结果优于现有方法。

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标签

architecture model 嵌入质量 激光雷达 自主驾驶 自监督 预训练
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