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Diffusiondrive
Diffusiondrive
目标受众为自动驾驶领域的研究人员和开发者，他们需要一个能够实时处理复杂交通场景并做出准确决策的模型。DiffusionDrive以其快速、准确和多样化的特点，非常适合需要在动态开放世界中实现自动驾驶的研究人员和开发者。
AI模型自动驾驶#自动驾驶#端到端#扩散模型#实时决策#开源普通产品开源
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产品介绍
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简介
DiffusionDrive是一个用于实时端到端自动驾驶的截断扩散模型，它通过减少扩散去噪步骤来加快计算速度，同时保持高准确性和多样性。该模型直接从人类示范中学习，无需复杂的预处理或后处理步骤，即可实现实时的自动驾驶决策。DiffusionDrive在NAVSIM基准测试中取得了88.1 PDMS的突破性成绩，并且能够在45 FPS的速度下运行。
截图
产品特色
- 快速实时决策：模型减少了10倍的扩散去噪步骤，实现了更快的决策速度。
- 高准确性：在NAVSIM基准测试中，DiffusionDrive的PDMS比原始扩散策略高出3.5倍。
- 多样性：模型具有更高的模式多样性，得分比原始扩散策略高出64%。
- 直接学习：模型可以直接从人类示范中学习，无需额外的训练数据。
- 高灵活性：DiffusionDrive可以轻松集成到车载传感器数据和现有的感知模块中。
- 易于部署：作为一个模型，DiffusionDrive可以部署在各种自动驾驶平台上，具有很好的兼容性。
- 开源：项目的代码和模型将开源，便于社区进一步研究和开发。
使用教程
1. 访问DiffusionDrive的GitHub页面，克隆或下载代码。
2. 根据README.md文件中的指南，安装所需的依赖和环境。
3. 运行模型，使用提供的脚本和参数进行训练和测试。
4. 观察模型在不同场景下的表现，并根据需要调整参数。
5. 根据项目的开源许可，可以自由地修改和扩展模型以适应特定的应用场景。
6. 如果需要进一步的帮助或有改进建议，可以通过GitHub的Issues页面与开发者社区交流。
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