（来源：上观新闻）
论文最重要的消融🇵🇾揭示： 随机初🇯🇵始化 Vi🇬🇬T-S 直🔙🇨🇴接在 BADAS🦠 监督😘🐕信号上训练 → 🛎🇲🇵AP 接近随🇹🇴🇬🇭机 在 2.2👩👧👦5M 无标注🥶↕ Nexar🔃✏ 视频👝上做 🥍🇳🇵V-JE👩🏭PA 风格的⭐ mask🇩🇯👩🏭ed fea😮🕐ture pre💙🏂dic®tion 🏳️🌈→ +28💖🇫🇰.1 pp🏊♀️🦴 AP🤜➖（达到接🦑🍹近生产质量） 再🇹🇱💪加上从🐒 ViT-L 教👺📷师的知识蒸🌏馏 → 再 +1🇬🇧📲.0 p🇺🇾🦹♀️p AP，♑👧午夜精品久久久久久99热同时 FPR➕ 从 20.🇻🇺6% 腰斩到🚑🔄 9.1% 换句☃话说，领域自监督🍙是 28 🙍倍的贡献，蒸🇵🇾💙馏是 🇰🇭1 倍☪🎽的贡献🎓🍩。
我们有清晰😞的全球♎版图，任🇧🇿何一个🐽区域、任何一个📓👨🚒产品线🕦🔓出现波🌁动，都只是 “局👁🌼部调整”，不会📏动摇整体战👩🔧🔜略🏍。五、目前的挑战与📦约束 从行业研究🥜👂者角度，B📋ADAS🎩🌙-2.0 的约🚇🇨🇴束分布在几个📷层面： 👨🚒数据层：长尾类🕝别虽然🚎大幅改善，动物‼🐧、极端天气、👗🇫🇮罕见基础设施📀等仍是最难类别；🇺🇾数据飞轮依赖已有🥛🆗部署规⏸☦模——论文自🎎🇸🇻己承认"最👩💼大的可迁移经🇻🇺🤹♂️验是：已部署的模🚒型本身🎞就是最便宜的🥖💻标注器♐🚧"，但这等于承认📐🦀没有 1.0 👩👩👧👦的量产规模，2🥞.0 的数据扩展😵是不可能的，这对😧🛑想复现这套范式🏴🇬🇭的团队形成🇸🇿🥇门槛😋午夜精品久久久久久99热。
