未来之路：大模型技术在自动驾驶的应用与影响
本文深入分析了大模型技术在自动驾驶领域的应用和影响，万字长文，慢慢观看~
文中首先概述了大模型技术的发展历程，自动驾驶模型的迭代路径，以及大模型在自动驾驶行业中的作用。
接着，详细介绍了大模型的基本定义、基础功能和关键技术，特别是Transformer注意力机制和预训练-微调范式。
文章还介绍了大模型在任务适配性、模型变革和应用前景方面的潜力。
在自动驾驶技术的部分，详细回顾了从CNN到RNN、GAN，再到BEV和Transformer结合的技术迭代路径，以及占用网络模型的应用。
最后，文章重点讨论了大模型如何在自动驾驶的感知、预测和决策层面提供赋能，突出了其在该领域的重要性和影响力。
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【7月更文第20天】随着人工智能技术的飞速发展，其在各行各业的应用日益广泛且深入，不仅推动了产业创新，也极大地提升了服务效率与质量。本文将聚焦于金融、教育、和交通三大领域，通过具体案例与技术解析，展现AI如何在这三个行业中发挥着革命性的作用。
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[Paddle Detection]基于PP-YOLOE+实现道路场景目标检测及部署
该项目着眼于基于视觉深度学习的自动驾驶场景，旨在对车载摄像头采集的视频数据进行道路场景解析，为自动驾驶提供一种解决思路。利用YOLO系列模型PP_YOLOE+完成车辆检测实现一种高效高精度的道路场景解析方式,从而实现真正意义上的自动驾驶，减少交通事故的发生，保障车主的人身安全。数据集地址视频数据： 超过1,100小时的100000个高清视频序列在一天中许多不同的时间，天气条件，和驾驶场景驾驶经验。视频序列还包括GPS位置、IMU数据和时间戳。道路目标检测。