DriveLM项目集成nuScenes和CARLA数据集，提出基于VLM的图形视觉问答方法，实现图形VQA和端到端驾驶。作为CVPR 2024自主驾驶挑战的主要赛道，提供了基准、测试数据、提交格式和评估流程，帮助解决数据缺乏和闭环规划问题。了解DriveLM的关键特性、主要优势及最新更新，推动多模态模型在现实应用中的发展。

SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测，得到ICCV 2023的认可，并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化，实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA，表现卓越。