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(来源:上观新闻)
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所以起源也是我们🅰发布的行🕺☁业最小的全新力控🗿👳♀️,我把它🍽定位是面向C🍅😩端消费者这样一款🇬🇫产品😊☹。它的定位与传统🖋🍅 ADAS🙎♂️💷 有本质区别:传👢🌄统 ADAS 🔎是"反应式🐝🇱🇰"的(物体出现🚖在危险区内👷🇸🇬→告警/制动),☑而BADAS 是💞"预测式"🇺🇲🦠的——🎱在事故发生前🇩🇰 0.5–🇹🇯3 秒就输出🇸🇾🧑"本车即将被卷入🇸🇾🌠事故"👩👧的概率☯。
具体架构要素: 🍥编码器🎨 E_θ:Vi🇱🇮T-L/H/g(🛑🦝300M–1B⏹🇲🇪 参数),把⬜⛄视频切成 2×⏹16×16 😘🙂的 tu🇸🇷bele🦹♂️🇩🇪t 预测器 P📅_φ:一个轻量 ⚪ViT-S(约🇪🇬⚒ 22M)预🌸➕测被 🍝⌛mask 部分😴的潜空间表征 ⚰🐙使用 3D-R🙌oPE 位🥌置编码(时间💆♂️+H+🆓W) 约🍹 90👨👩👧👦% 的高🏫🏁 ma👩👩👧sk 比率,L1🙋🎛 损失,EMA 🌝🖇teacher ✈防止表征坍塌 训🇵🇪练数据 V🍪ideoMi🇭🇳x22M =💚✅ 22👩👩👧👦👩👦00 万视频💲 ≈ 100 万🎣👶小时互联网视频👨🚀🎮 在 Some🇻🇳😂thi😒ng-Som🈳ething v🏴☠️🚓2 取得 🔆🈶77.3% t🕙op-1(👴🥺运动理解😢),E🌿😸pic-Ki🦹♂️🦄tchens-1♟️🛵00 动作预🇨🇴🎴国产欧美在线综合测 39.7 R🈷@5(SOTA👩🏫📀) 为什么像素重🥈建不适合碰撞预💺🇵🇰测,而潜空间预🦶测适合?像素🇮🇹重建优化的是"下🛂一帧长什么样"🌓(视觉保真度),🦡👓潜空间🤕预测优化的🥢☮是"下一帧的抽✡🐮象语义/物理🤸♀️☢状态"(🇻🇨物理因果)✊。