尽管目前各大车企都已“调转车头”，投入端到端自动驾驶技术的研发中，
但是端到端自动驾驶方案都高度依赖于BEV，严重限制了其Scale Up潜力。 ICLR2025
最新收录的一篇论文设计了一套不同于以往Scale Up Vision Backbone算法的，以Decoder为核心的无需BEV的大一统架构。
DriveTransformer在一定程度上标志着端到端技术从“依赖特定视角”向“动态自适应”的范式转变。
3月20日
晚
（ 周四）
杨导师带你学习
《端到端架构黑魔法：大一统架构的DriveTransformer》 从 论文入手，详细拆解架构，找创新点，算法框架选择，实验评估里的方法比较！并探索多模态融合与任务并行化新路径。
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直播课内容概览
01 论文引言
- DriveTransformer的核心根据
02 相关工作
- E2E-AD的历史
- DETR风格的解码策略
- 统一的BEV分割框架
03 DriveTransformer设计 （重点）
- 初始化 & Tokenization
- Token之间的共同交互
- DETR风格的任务头设计
- 损失函数及其优化
04 实验要点 （重点）
- 数据集 & benchmark
- 主实验分析
- 消融实验分析
- 鲁棒性分析
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05 总结与展望
- 任务并行：所有智能体、地图与规划查询直接交互，打破串行模式限制
导师介绍
杨导师
【简介】毕业于知名计算机名校。博士期间研究方向聚焦为计算机视觉，自然语言处理，高效的深度学习训练和推理方法，大语言模型轻量化与高效微调技术。曾在多家公司担任算法研究员，并进行计算机视觉，高效模型压缩算法，多模态大语言模型的研究，包括模型量化，剪枝，蒸馏，编译以及高效稀疏化训练与推理。
【科研成果】在国际顶级会议CVPR,ICCV, EMNLP等发表13篇论文，并担任CVPR,ICCV,ECCV,ICML,ICLR, NeurIPS等重要会议和期刊的审稿人。多项发明专利，指导学生有耐心，教学严谨，思维逻辑缜密，已经指导数十篇论文。对于成果好的学生，帮助学生写推荐信和指导申请硕/博申请。
【招收学生方向】计算机视觉，自然语言处理，高效模型压缩算法，多模态大语言模型，包括模型量化，剪枝，蒸馏，编译以及高效稀疏化训练与推理
研梦非凡科研论文指导
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研梦非凡的导师来自 海外QStop50、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后，世界500强公司算法工程师 ，以及国内外知名人工智能实验室研究员。
这是一支实力强大的高学历导师团队，在计算机科学、机器学习、深度学习等领域，积累了丰富的科研经历，研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上，在指导学员的过程中，全程秉持初心，坚持手把手个性化带教。包括但不限于以下导师～～
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