CVPRApr, 2022

路灯旁的行人：自适应对象图在实时地图制作中的应用

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TL;DR本文提出了一种基于图神经网络的方法，通过对于场景中物体的空间关系，从单目图像中预测出鸟瞰地图中的物体，从而解决了现有基于纹理的模型在距离摄像机较远时定位错误率增加的问题，并在三个大规模数据集上取得了最新的最佳结果，包括了相对于 nuScenes 数据集上 50% 的提升。
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发现论文，激发创造
  • 物体作为时空 2.5D 点

    提出一种基于弱监督学习的方法来估计具有鸟瞰视角位置的物体的三维位置，该方法可以在单个前馈网络过程中联合学习回归 2D 对象检测和场景深度预测，并在不需要 3D 或 BEV 注释或 LiDAR 数据的情况下对物体进行建模。

    Dec, 2022

  • GraphBEV：面向多模态三维物体检测的鲁棒 BEV 特征对齐

    本文提出了一种名为 Graph BEV 的稳健融合框架，通过解决 LiDAR 和相机 BEV 特征之间的不准确对齐问题，实现了最先进的性能，mAP 为 70.1％，超过了 BEV Fusion 1.6％，在存在不对齐噪声的条件下超过 BEV Fusion 8.3％。

    Mar, 2024

  • 多装载车辆摄像头图像转换成鸟瞰视角语义分割图像的 Sim2Real 深度学习方法

    该论文提出了一种使用多个车载摄像头获取 360 度鸟瞰图像的方法，并利用神经网络进行分割和预测，以解决单目摄像头在环境感知中的距离估计问题。该方法包括一个语义分割和遮挡区域预测步骤，通过合成数据训练神经网络，实现了对真实世界数据的普遍适用。与透视变换法相比，该方法在合成数据实验中表现出了优越性。

    May, 2020

  • U-BEV: 高度感知的鸟瞰图分割与基于神经地图的重定位

    提出了一种名为 U-BEV 的神经网络架构，通过多个高度层次的场景推理和 SD-map 数据的可微模板匹配，有效改善了车辆重定位性能。该方法在 nuScenes 数据集上的实验结果显示，相较于其他相似复杂度的基于 BEV 和 Transformer 的方法，综合性能提高了 1.7-2.8 mIoU，重现率提高了超过 26%。

    Oct, 2023

  • 优化自车轨迹预测：图增强方法

    使用鸟瞰图和图神经网络等方法代替深度神经网络，实现对自动驾驶系统中车辆轨迹进行准确预测。

    Dec, 2023

  • BEV-Locator: 一种使用多视角图像的端到端视觉语义定位网络

    本文提出了一种基于多视角摄像机图像的端到端视觉语义定位神经网络 BEV-Locator，并通过大规模 nuScenes 和 Qcraft 数据集的实验结果证明该方法能够有效地关联来自多视角图像和全局语义地图的跨模态信息，可以在多种场景下估计车辆姿态，实验结果表明其横向、长向平移和航向角度的平均绝对误差分别为 0.052m，0.135m 和 0.251 度。

    Nov, 2022

  • 使用几何和语义点云进行鸟瞰图语义分割

    本文介绍了使用车载摄像头拍摄的 RGB 图像进行鸟瞰视角像素级别的物体语义分割的方法，为了解决这个问题，提出了一种新的两阶段感知管道，它明确预测像素深度，并将它们与像素语义结合起来进行有效的推断，同时，使用抽象的高层几何特征进行转移学习，方法能够提高 24% 的 mIoU。

    Jun, 2020

  • BirdNet+: LiDAR 鸟瞰图中端对端 3D 物体检测

    本文提出了一种全端到端的三维物体检测框架，可以仅使用 Bird's Eye View 图像自动推断取向的三维包围盒，并且该方法在 KITTI 三维物体检测基准中超出了现有方法的性能并获得了最佳结果。

    Mar, 2020

  • 车载图像的结构化鸟瞰交通场景理解

    本论文研究使用单个车载相机图像提取代表局部道路网络的有向图，以及在鸟瞰视角下检测动态物体的问题，并验证了该方法优于基线模型的有效性。

    Oct, 2021

  • LetsMap：无监督语义 BEV 地图的表示学习

    该研究提出了一种无监督学习方法，从单眼正视图像生成语义鸟瞰地图，以在自动驾驶的各种决策任务中提供强大的遮挡推理能力，其使用了 1% 的标注数据和无额外标记数据，在 KITTI-360 和 nuScenes 数据集上表现与现有最先进的方法相当。

    May, 2024