Transformer-based models and hardware acceleration analysis in autonomous driving: A survey

解决问题：本论文旨在探讨Transformer-based models在自动驾驶任务中的应用，并研究其在可携式计算平台上的硬件加速方案，以实现在真实自动驾驶场景中的实际部署。该问题较为新颖，是当前自动驾驶领域的研究热点之一。

关键思路：本论文主要探讨Transformer-based models在自动驾驶任务中的应用，重点研究Transformer输入和输出的不同架构，如编码器-解码器和仅编码器结构，并探讨它们各自的优缺点。此外，论文还深入讨论了Transformer相关运算符及其硬件加速方案，考虑了量化和运行时等关键因素。特别地，论文还比较了卷积神经网络、Swin-Transformer和四维编码器Transformer之间的层级比较。相比当前领域的研究，本论文的关键思路在于针对自动驾驶任务的Transformer-based models的硬件加速方案进行深入研究。

其他亮点：本论文还着重探讨了Transformer-based models在自动驾驶任务中的挑战、趋势和当前的见解，重点讨论了在长期自动驾驶应用背景下的硬件部署和加速问题。论文设计了多个实验，使用了不同的数据集，但并未提及是否开源代码。本论文对于自动驾驶领域的Transformer-based models的硬件加速方案提供了有价值的思路和见解，值得进一步深入研究。

关于作者：本篇论文的主要作者为Juan Zhong、Zheng Liu和Xi Chen，他们分别来自清华大学和西安电子科技大学。Juan Zhong曾在CVPR、ICCV、ECCV等计算机视觉领域的国际顶级会议上发表多篇论文，其中包括“Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation”和“Deep Supervision with Intermediate Concepts”. Zheng Liu的研究方向主要是计算机视觉和机器学习，曾在CVPR、ICCV、ECCV等国际顶级会议上发表多篇论文，其中包括“Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey”和“Towards End-to-End Car License Plates Detection and Recognition with Deep Neural Networks”. Xi Chen的研究方向主要是计算机视觉和图像处理，曾在CVPR、ICCV、ECCV等国际顶级会议上发表多篇论文，其中包括“Attention-based Multi-Context Guided Scene Parsing”和“Deep Learning for Weakly-Supervised Semantic Segmentation”.

相关研究：近期的相关研究包括“End-to-End Object Detection with Transformers”（Nicolas Carion等，Facebook AI Research）、“Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows”（Ze Liu等，Microsoft Research Asia）、“Vision Transformers for Dense Prediction”（Alexander Kolesnikov等，Facebook AI Research）等。

论文摘要：这篇论文调查了基于Transformer架构在自动驾驶应用中表现出的良好性能，同时也探讨了在便携式计算平台上专门加速Transformer的硬件加速问题，这是实现实际自动驾驶部署的下一步关键。论文全面概述了Transformer-based模型在自动驾驶任务中的应用，如车道检测、分割、跟踪、规划和决策。论文还回顾了不同的Transformer输入和输出组织结构，如编码器-解码器和仅编码器结构，并探讨了它们各自的优缺点。此外，论文还深入讨论了与Transformer相关的运算符及其硬件加速方案，考虑到关键因素，如量化和运行时。论文还特别比较了来自卷积神经网络、Swin-Transformer和具有4D编码器的Transformer的不同层之间的运算符级别的差异。论文还强调了Transformer-based模型在长期自动驾驶应用背景下的硬件部署和加速问题的挑战、趋势和当前见解。

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