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Openemma
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目标受众为自动驾驶领域的研究人员和开发者，他们需要一个端到端的框架来实现和测试自动驾驶算法。OpenEMMA提供的开源工具能够帮助他们快速搭建起自己的自动驾驶系统，并且通过预训练模型加速研发进程。
模型训练与部署研究工具#自动驾驶#端到端模型#多模态#预训练模型#开源普通产品开源
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产品介绍
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简介
OpenEMMA是一个开源项目，复现了Waymo的EMMA模型，提供了一个端到端框架用于自动驾驶车辆的运动规划。该模型利用预训练的视觉语言模型（VLMs）如GPT-4和LLaVA，整合文本和前视摄像头输入，实现对未来自身路径点的精确预测，并提供决策理由。OpenEMMA的目标是为研究人员和开发者提供易于获取的工具，以推进自动驾驶研究和应用。
截图
产品特色
• 利用预训练的视觉语言模型（VLMs）整合文本和视觉输入
• 精确预测自动驾驶车辆的未来路径点
• 提供模型决策的理由和解释
• 支持YOLO-3D等外部工具进行关键物体检测
• 支持多种模型，如GPT-4、LLaVA、Llama和Qwen2
• 生成预测路径的可视化图像和编译视频
• 支持nuScenes数据集进行模型训练和测试
使用教程
1. 设置Conda环境并激活：conda create -n openemma python=3.8; conda activate openemma
2. 克隆OpenEMMA仓库：git clone git@github.com:taco-group/OpenEMMA.git; cd OpenEMMA
3. 安装依赖：pip install -r requirements.txt
4. 设置GPT-4 API访问权限：export OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key"
5. 准备输入数据：下载并解压nuScenes数据集
6. 运行OpenEMMA：python main.py --model-path [model] --dataroot [dataset_dir] --version [version] --method openemma
7. 解读输出：包括路径点、决策理由、标注图像和编译视频
流量来源
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