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Hidden Biases in End-to-End Driving Datasets
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内容提要
本研究探讨了训练数据集对端到端驾驶系统性能的影响，并提出了一种新的数据处理方法。结果表明，专家风格对策略表现有影响，且通过判定帧变化可以减少数据集规模。改进后的模型在2024年CARLA挑战赛中表现优异，并建议修改评估指标。
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关键要点
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本研究探讨了训练数据集对端到端驾驶系统性能的影响。
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提出了一种新的数据处理方法。
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专家风格显著影响策略表现。
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通过判定帧变化可以减少数据集规模而不损失重要信息。
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改进后的模型在2024年CARLA挑战赛中表现优异。
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建议修改现有评估指标。
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