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1.數(shù)據(jù)標(biāo)注面臨的問題(特別是基于BEV 任務(wù)）
隨著基于BEV transformer 任務(wù)的興起，隨之帶來的是對數(shù)據(jù)的依賴變的越來越重，基于BEV 任務(wù)的標(biāo)注也變得越來越重要。目前來看無論是2D-3D的聯(lián)合障礙物標(biāo)注，還是基于重建點云的CLIP 的車道線或者Occpuancy 任務(wù)標(biāo)注都還是太貴了(和2D標(biāo)注任務(wù)相比，貴了很多)。當(dāng)然業(yè)界里面也有很多基于大模型等的半自動化，或者自動化標(biāo)注的研究。還有一方面是自動駕駛的數(shù)據(jù)采集，周期太過于漫長，還涉及到數(shù)據(jù)合規(guī)能一系列問題。比如，你想采集一個平板車跨相機(jī)的場景，或者一個車道線城市多變少，少變多的場景，就需要采集人員專項去構(gòu)建這樣的場景。
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2.24年會是世界模型的奇點時刻嗎？
世界模型這個概念太過于大，或者說成傳感器仿真。在特斯拉AI day 上第一次見識到仿真對標(biāo)注的顛覆
圖1: 特斯拉的自動化標(biāo)注效果圖二 4D 重建的效果
當(dāng)時看到之后是震驚, 還是震驚！就像當(dāng)成特斯拉的BEV 一樣顛覆。隨著越來越多的研究人員在這個方向不斷發(fā)力，有很多優(yōu)秀的研究呈現(xiàn)出來。UniSim 的自動駕駛仿真系統(tǒng)， 具備 重放，動態(tài)物體行為控制， 自由視角渲染等功能(這應(yīng)該是每一個訓(xùn)練模型的同學(xué)都想擁有的) 。
還可以對lidar 進(jìn)行仿真。
NeuRAD: Neural Rendering for Autonomous Driving
DrivingGaussian: Composite Gaussian Splatting for Surrounding Dynamic Autonomous Driving Scenes 以上的方法都大多和Nerf 相關(guān)，整個pipeline 都比較重。還有另一個方向，基于擴(kuò)散的研究方向。目前也取得了不錯的研究。
BEVControl: Accurately Controlling Street-view Elements withMulti-perspective Consistency via BEV Sketch Layout
BEVControl: Accurately Controlling Street-view Elements withMulti-perspective Consistency via BEV Sketch Layout
< MagDriver MAGIC DRIVE : STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL >
技術(shù)發(fā)展太快了，傳感器仿真的門檻正在降低，有可能24年自動駕駛標(biāo)注行業(yè)會出現(xiàn)一些顛覆性的產(chǎn)品出來！
當(dāng)前題目：2024年自動駕駛標(biāo)注行業(yè)是否會被世界模型所顛覆？
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