arXiv · ML· Fatemeh Naeinian, Ali Hamza, Haoran Zhu, Anna Choromanska·· 16 小时前AI 评分38
无监督跨城市泛化：端到端自动驾驶中自监督与监督表征
Zero-Shot Cross-City Generalization in End-to-End Autonomous Driving: Self-Supervised versus Supervised Representations
AI 导读
研究通过地理域移位揭示自监督与监督表征在零样本跨城市泛化中的关键差异。 在nuScenes开环评估中，监督主干在跨城市迁移时性能严重退化，而自监督方法有效减少位移与碰撞损失；NAVSIM闭环评估显示自监督预训练提升了单城市训练设置下的平均分布外PDMS。 该研究证明了表征学习对提升跨城市规划鲁棒性至关重要，并为评估端到端自动驾驶系统提供了重要的压力测试基准。
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