CVPRApr, 2023

LiDAR2Map: 在线相机蒸馏下基于 LiDAR 的语义地图构建之辩

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TL;DR本文提出了一种有效的基于 LiDAR 的语义地图构建方法，其中引入了一个 BEV 金字塔特征解码器来学习强大的多尺度 BEV 特征，以大大提高基于 LiDAR 的方法的准确性；此外，还提出了在线相机到 LiDAR 蒸馏方案来促进从图像到点云的语义学习，通过对挑战性 nuScenes 数据集的实验结果，证明了该方法在自动驾驶中的有效性。
semantic map constructionlidar-based methodmulti-scale bev featurescamera-to-lidar distillation schemeautonomous driving
发现论文，激发创造
  • 从 3D 到鸟瞰图的知识蒸馏用于 LiDAR 语义分割

    该研究提出了一种有效的三维（3D）到 Bird's-Eye-View（BEV）知识蒸馏方法，将丰富的知识从基于 Voxel 的模型传递到基于 BEV 的模型，该方法应用于自动驾驶领域的 LiDAR 点云分割任务中，明显提高了准确性，SemanticKITTI 数据集是该研究的实验验证平台。

    Apr, 2023

  • DistillBEV：利用跨模态知识蒸馏提升多摄像头三维目标检测

    通过训练基于多视角鸟瞰图（BEV）的学生检测器来模仿经过训练的基于 LiDAR 的教师检测器的特征，从而提高多视角 BEV 的表示学习，并通过有效的平衡策略和多尺度层的时间融合实现知识传输，实验证明该方法在多个多视角 BEV 模型上显著改善了学生模型，达到了流行基准 nuScenes 的最新性能。

    Sep, 2023

  • 基于混合二维语义场景生成的 LiDAR 三维物体检测

    本研究提出了一种将三维环境的语义和几何以二维形式编码的场景表示法，并使用辅助网络预测显式和隐式语义概率的组合作为更好的 BEV 特征学习的密集监督信号，实验证明该设计可以轻松集成到大多数先进的三维物体检测器中，并始终改善基线模型。

    Apr, 2023

  • BEVCar: 融合相机和雷达的纯电动车地图和物体分割

    通过将原始雷达数据编码为点云并将图像特征转化到鸟瞰空间中，我们引入了一种名为 BEVCar 的新型方法，用于联合 BEV 对象和地图分割，并且在 nuScenes 数据集上的实验表明，BEVCar 在环境条件复杂和远距离物体分割方面的性能优于现有技术。

    Mar, 2024

  • BroadBEV: 广览鸟瞰式地图构建的 LiDAR 与相机融合

    提出了一种空间同步的跨模态方法，通过点散射将 LiDAR BEV 分布散布到相机深度分布，增强相机 BEV 估计和精确定位，同时改善整个 BEV 空间中 LiDAR 的稀疏性，实现了广视野 BEV 感知。

    Sep, 2023

  • UFO: 地形语义图的不确定性感知激光雷达 - 图像融合

    通过执行多尺度的激光雷达 - 图像融合，结合使用不确定性感知的伪标签，提高 RGB 图像和单次激光雷达扫描产生的语义地形图的准确性，进而在具有挑战性的越野环境中实现可靠和安全的自主导航。

    Mar, 2024

  • 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

  • 双视角贴图：自动驾驶整体 BEV 语义地图

    提出了一个全局视角和局部先验知识相结合的双映射框架 (Bi-Mapper)，包括异步相互学习策略和横跨空间损失函数 (ASL)，旨在提高自动驾驶系统中道路场景语义理解的可靠性，并在 nuScenes 和 Cam2BEV 数据集上进行了验证。

    May, 2023

  • 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

  • SuMa++：高效 LiDAR 语义 SLAM

    本文提出了一种基于三维激光雷达测距扫描和神经网络对语义信息进行提取的建图及定位方法，实现了对运动物体的有效滤波和语义信息约束下的扫描匹配，与现有基于几何约束的方法相比，实验结果表明其性能更优。

    May, 2021