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端到端自动驾驶系统微调阶段的指令生成与训练优化
在自动驾驶技术的不断演进中，端到端(end-to-end)的训练方法成为了一个备受关注的领域。本文将重点关注在微调阶段的系统优化，其中通过指令的引导，实现整个系统的高效训练。在这一过程中，Q-Former和Adapters作为可训练组件发挥关键作用，而其他组件则被冻结以维持系统稳定性。
训练过程的关键步骤
在微调阶段，LMDrive接收一系列帧作为输入，并通过固定的序列长度Tmax构建批数据。为了提高模型的准确性，训练采用生成的指令-跟从数据指导。一个独特之处在于，为了使模型具备拒绝误导性指令的能力，当给出误导性指令约1秒后，相应的数据被标记为“已完成”。这一创新性的标记机制有助于提高系统对误导性指令的抵抗能力。
数据集特点与时域增强策略
数据集的高频率收集（约10Hz）使得相邻帧的数据高度相似。为了充分利用这一特点，我们采用视频预测方法，以固定的间隔对训练帧进行采样。同时，为了鼓励更有效的训练，我们引入了时域增强策略，该策略在训练帧上随机向前或向后移动，确保随机移动的幅度小于固定间隔。这一策略有助于模型更好地适应不同时间点的数据特征，提高对动态环境的感知和响应能力。
模型组件的角色与优化
在微调阶段，Q-Former和Adapters成为系统中的关键可训练组件。Q-Former负责处理指令的生成，而Adapters则负责在整个系统中进行信息传递和优化。通过冻结其他组件，我们确保了模型的稳定性和高效性。这种组件的分工与协同工作，使得系统在指令生成和执行过程中能够更好地适应复杂的道路和交通情境。
通过指令引导，系统在训练过程中得到有效的指导，使得模型能够更好地理解和执行各种指令。时域增强和数据标记机制进一步提高了训练效果。未来，我们将继续探索更多先进的训练方法和技术，以进一步提升端到端自动驾驶系统的性能和安全性。
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