UniAD-occ-former 是一项与自动驾驶相关的研究，提交于 CVPR2023 (计算机视觉和模式识别会议)。该研究主要关注于智能体（agent）在复杂环境中的行为建模和决策制定，特别是在自动驾驶汽车这样的场景中，环境具有半可观测性、多智能体交互、不确定性、时间相关性、动态性和连续性等特点。
在人工智能领域，"agent"概念指的是能够感知环境并通过执行器采取行动的实体。这个实体可以是人类，其感官如眼睛、耳朵等作为传感器，肢体动作作为执行器；也可以是机器人，利用摄像头、红外测距仪等技术来获取环境信息，并通过电机或其他设备响应。环境对agent的影响显著，同一个agent在不同的环境中可能表现出不同的性能。
MLP (Multi-Layer Perceptron) 或 FFN (Feed-Forward Networks) 在此研究中可能是用于构建agent的基础模型架构，它涉及线性变换、ReLU激活函数和后续的线性层，形成一个顺序的前向传播过程，用于处理输入数据并生成输出。
Attention机制是关键的概念，它允许模型根据输入的重要程度调整其关注点。在自动驾驶中，这有助于模型聚焦于关键的道路信息，如行人、障碍物和交通信号，减少噪声干扰。Self-Attention，即自注意力机制，与传统的Attention不同，它关注的是输入序列内部的依赖关系，这对于理解图像中的结构特征和长程上下文至关重要。
Cross-Attention 则可能涉及到多模态或多任务处理，例如在自动驾驶中结合视觉和雷达信息，使agent能够更全面地理解周围环境。这种机制使得agent能够在处理来自不同源的信息时，能够有效地整合和解读这些信息，提升决策的准确性。
UniAD-occ-former 的研究集中在如何设计和训练具备高效感知和决策能力的agent，使其能够在复杂且动态变化的自动驾驶环境中稳定运行，利用深度学习模型（如MLP、Attention机制和自注意力）来处理环境信息，实现高效、安全的驾驶行为。
