专栏名称: 自动驾驶之心
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秋招进入白热化,自动驾驶面试如何突击?

自动驾驶之心  · 公众号  ·  · 2024-09-09 07:30

正文

九月,大厂和车企秋招竞争白热化,从热招岗位来看,随着智驾方案的量产落地,对于各技术栈的需求,呈现出多元化趋势, 除了感知视觉、点云、预测规划等,还新增了一批端到端、多模态、大模型等前沿算法岗, 面试也开始涉及这些问题:简要阐述一下端到端的技术路线?介绍一个3D目标检测框架?是否了解Occ最新算法?对于Drive-WM等世界模型有何看法?等等。

为了帮助大家全面掌握面试重点,研梦非凡邀请了 多位自动驾驶 资深算法工程师及研究员 2024独家研发上线 《自动驾驶前沿及必学系列课程》, 包括两大模块:
第1️⃣部分 《自动驾驶前沿技术》 共5节课 从端到端、 Occ、点云,到感知前沿、世界模型,涉及数十篇顶会创新点,面试加分!
第2️⃣部分 《自动驾驶必学技术》共8节课 从基础 算法到 模型部署,涵盖感知、决策和规划等,面试必问! 整套课程约1000分钟!已有近3000人观看!

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自动驾驶前沿五节课(Part1)

第一节 自动驾驶端到端技术

  1. 自动驾驶传统Pipeline
  • 分治及存在的问题
  1. 端到端概述
  • 系统定义、特点、优势和风险
  • 端到端的挑战
  1. 竞赛与评测
  • CVPR、NeurIPS等竞赛
  • 闭环评测、开环评测
  1. 相关领域
  • 模仿学习、强化学习
  • 视觉抽象、因果混淆
  • 可解释性及实现方式
  1. 技术详解(重点)
  • 端到端关键成就路线图
  • UniAD模型结构、实验结果
  • UniAD的问题
  1. 业界案例
  • 毫末智行、英伟达
  1. 结论与展望
  • 挑战和未来趋势
  • V2X系统与端到端协作
  • 大语言模型(LLM)
  • 零样本与少样本学习
  • 模块化端到端规划
  • 数据生成、数据引擎

第二节 自动驾驶点云目标检测

  1. 点云目标检测与自动驾驶
  • 点云目标检测必备知识
  • 点云的基本概念、可视化、特性
  • 点云存储格式、常见数据集
  1. 自动驾驶应用
  • 环境精准感知、全天候工作能力
  • 深度信息提供、辅助决策与路径规划
  • 提升自动驾驶级别
  1. PillarNet(ECCV'22)
  • 实时高效的3D目标检测框架
  • 基于支柱检测
  • 网络结构的设计创新、实验结果
  1. PillarNext(CVPR'23)
  • 激光雷达点云的3D目标检测网络再思考
  • 基于PillarNet改进的主要贡献、相关工作
  • 网络结构的优化创新、实验结果
  1. VoxelNext(CVPR'23)
  • 面向3D目标检测和跟踪的全稀疏体素网络
  • 通用检测器 vs VoxelNext
  • 3D稀疏卷积模块、实验结果
  1. 核心代码讲解(重点)
  • 模型训练和推理演示

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第三节 自动驾驶Occ感知算法

  1. Occ占位网络算法概要
  • Occ占位网络算法的起源
  • 传统感知算法方案的缺陷
  • Occ占位网络算法的原理、性能
  1. Occ占位网络经典算法
  • Occupancy Networks(首篇)
  • MonoScene(CVPR'22)
  • OccFormer(ICCV'23)
  • TPVFormer(CVPR'23)
  1. Flash-Occ最新算法详解(重点)
  • Flash-Occ: 快速且内存高效的占用预测模块
  • 之前方法回顾:优缺点
  • Flash-Occ方法创新点
  • 主干网络、各大模块
  • 实验结果、性能对比
  1. Flash-Occ代码实现速览(重点)







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