提出了一种轻量级的 Sparse Point-Voxel Convolution 模块作为基础，通过基于 SPVConv 的灵活体系结构设计空间，实现了 3D Neural Architecture Search 以搜索高效而有效的网络体系结构，并将该方法应用于自动驾驶和 3D 目标检测领域，取得了较好的实验结果。

Jul, 2020

VPFNet 是一种新的网络架构，通过虚拟点 cleverly aligns and aggregates the point cloud and image data 来解决 3D 点云和图像数据之间的不匹配问题，同时利用数据增强技术来提高 3D 目标检测的性能。在 KITTI 数据集上的实验中，在保证计算效率的情况下，VPFNet 取得了很好的性能表现。

Nov, 2021

该研究通过结合基于点和基于体素的模型，提出一种硬件高效的三维卷积方法，并进一步融合 稀疏卷积，以更有效地处理大场景，从硬件效率的角度系统研究三维深度学习。在此基础上，引入三维神经架构搜索来探索最佳三维网络架构，并在六个典型基准数据集上评估其性能，实现 1.8-23.7 倍的加速，已应用于 MIT Driverless 无人驾驶车辆上，实现了更大的检测范围，更高的准确性和更低的延迟。

Apr, 2022

本文提出了一种在三维点云中有效检测对象的方法，使用卷积神经网络并利用稀疏性，提出了基于特征中心投票方案的卷积层和 L1 正则化，实现了高效的大规模三维数据处理，并在 KITTI 物体检测基准测试中表现出优异的成果。

Sep, 2016

自动驾驶认知任务利用多模态处理器已成为趋势，该文章提出了 Voxel Region 和 Sparse-to-Dense Voxel Region Fusion，该方法增加了像素图像信息，提取了更丰富的特征，提高了不同基线的性能。

Apr, 2023

我们提出了一种新的卷积神经网络实现，针对稀疏的 3D 数据推理进行了优化。该实现使用 NanoVDB 作为数据结构来存储稀疏张量，在保持高性能的同时占用相对较小的内存。我们证明，该架构在高分辨率 3D 目标分类网络上的速度大约比最先进的密集卷积神经网络模型快 20 倍。

Nov, 2023

该论文提出了一种利用 3D 卷积网络进行 LiDAR 语义分割、全景分割和 3D 检测的新框架，其中采用了柱状分割和非对称 3D 卷积网络来探索 3D 几何模式，该模型在 SemanticKITTI，nuScenes 和 A2D2 上的结果均表现出最先进的性能并在分割和检测任务中显示出很好的泛化性能。

Sep, 2021

该研究提出了一种基于 2D 透视范围图像的卷积神经网络架构方法，可用于直接从范围图像视图学习 3D 表示。通过利用本地几何和跨模态融合处理，该方法在行人检测方面的 AP 从 69.7％提高到 75.5％，同时模型参数和操作速度均表现良好。

Jun, 2021

该论文提出了一种新的框架，使用圆柱形分区和不对称 3D 卷积网络来探索 3D 几何模式，并引入点智能精炼模块以减轻损失体素标签编码的干扰；测试表明，该方法在 SemanticKITTI 和 nuScenes 数据集上超过现有方法，排名第一并且较现有方法提高了约 4％。

Nov, 2020

本论文提供了一种新型的点块 Transformer 用于单级三维检测 (PVT-SSD), 其使用基于体素的稀疏卷积进行有效的特征编码，并从体素中以便宜的方式获取长距离上下文，同时从点中获取准确的位置并通过引入依赖于输入的查询初始化模块关联这两种不同的表示。进一步地，通过设计 Virtual Range Image 模块，该方法能够快速找到参考点的邻近点。该方法在几个自动驾驶基准测试中得到了验证，表明其有效性和高效性。

May, 2023