2024年开始，将是高阶自动驾驶关键节点。大模型、端到端、OCC这些技术正逐步走向量产。
今天就为大家盘点200+篇自动驾驶论文与代码，来自ICCV、NeurIPS等顶会，涉及大模型自动驾驶、端到端、BEV感知、检测、OCC等10余个研究方向。
本论文合集涵盖的研究方向全面，内容充实。能帮助大家一览自动驾驶发展路线与前沿趋势。扫码下载全部论文PDF与代码。
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大模型与自动驾驶
1.BEV-CLIP Multi-Modal BEV Retrieval Methodology for Complex Scene in Autonomous Driving
2.Driving with LLMs Fusing Object-Level Vector Modality for Explainable Autonomous Driving
3.3D Dense Captioning Beyond Nouns A Middleware for Autonomous Driving
4.Language-Guided Traffic Simulation via Scene-Level Diffusion
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端到端自动驾驶
1.End-to-End Learning of Behavioural Inputs for Autonomous Driving in Dense Traffic
2.Recent Advancements in End-to-End Autonomous Driving using Deep Learning: A Survey
3.End-to-end Autonomous Driving: Challenges and Frontiers
4.Detrive:Imitation Learning with Transformer Detection for End-to-End Autonomous Driving
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BEV感知
1.BEVDepth Acquisition of Reliable Depth for Multi-view 3D Object Detection
2.BEVDistill Cross-Modal BEV Distillation for Multi-View 3D Object Detection
3.BEVerse Unified Perception and Prediction in Birds-Eye-View for Vision-Centric Autonomous Driving
4.BEVSimDet Simulated Multi-modal Distillation in Bird's-Eye View for Multi-view 3D Object Detection
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目前自动驾驶领域的热门方向是LLM直接参与自动驾驶。更多关于大模型下的自动驾驶技术，我邀请了北美TOP10博士、CV顶会审稿人叶老师，于3月21日晚8:00为大家带来直播。
大模型下的自动驾驶技术
直播时间：3月21日晚8:00
 自动驾驶BEV感知和栅格Occupancy预测
 端到端自动驾驶(EtoE Autonomous Driving)
 闭环自动驾驶仿真与模拟
 大模型与自动驾驶
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