fsdrive
自動運転に関するNeurIPS 2025スポットライト論文FutureSightDriveの公式実装。将来の情景を視覚的に推論してから運転判断を行う手法です。
再現できる小さなissueを選び、AIコーディングエージェントで直してみましょう。
Xで共有ライセンス表記なし
概要
FutureSightDrive（FSDrive）は、NeurIPS 2025でスポットライトに選ばれた論文の公式実装です。エンドツーエンドの自動運転向けVLAモデルが、軌道を計画するときに視覚的に考えられるようにする、時空間の思考連鎖を提案しています。著者によれば、少ないデータで視覚生成と理解を統合できるとのことです。リポジトリにはインストール、データ準備、学習、推論、評価、可視化の手順があります。
主な特長
- 運転モデル向けの時空間の思考連鎖
- 軌道計画のための視覚的な推論
- 視覚生成と理解を統合
- 学習、推論、評価、可視化の手順
こんな人・用途に
自動運転、VLAモデル、ワールドモデルを研究し、この論文を再現または発展させたい研究者向けです。研究用コードであり、完成した運転製品ではありません。
- アップストリーム
- MIV-XJTU/FSDrive
- GitHubのフォーク
- Guo-astro/fsdrive
- アップストリームのスター数
- 832
- カテゴリ
- 金融・データ・リサーチ
- 言語
- Python
- ライセンス
- ライセンス表記なしライセンスがない場合、著作者がすべての権利を保持します。コードを再利用する前にアップストリームの作者に確認してください。
- フォーク日
- 2025-11-09
- 同期状態
- 同期済み最終同期 2026-10-19
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