提出了一种新的 Object-Centric query-BEV 检测器 OCBEV 方法，它可以更有效地针对动态场景中移动目标的时间和空间线索。经过在挑战性的 nuScenes 数据集进行广泛实验评估后，该方法取得了最先进的结果，比传统的 BEVFormer 提高了 1.5 个 NDS 点，并具有更快的收敛速度和更少的训练迭代次数来达到相似的性能。

Jun, 2023

3D 物体检测在俯视（Bird's-Eye-View）空间中最近成为自动驾驶领域的一种普遍方法。本研究提出了一种高效的基于 BEV 的 3D 检测框架 BEVENet，通过采用仅卷积的架构设计，克服了 ViT 模型的局限性，同时保持了 BEV 方法的有效性。实验证明，BEVENet 在 NuScenes 挑战赛中比当代最先进方法快 3 倍，同时在 NuScenes 验证数据集上获得 0.456 的平均精确度（mAP）和 0.555 的 nuScenes 检测分数（NDS），推断速度为 47.6 帧每秒。据我们所知，这是首次实现如此显著的 BEV 方法效率改进的研究，突显了它们在实际自动驾驶应用中的可行性提升。

Dec, 2023

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

本文提出了一个称为 M2BEV 的统一框架，它可以通过多摄像头图像输入在 Birds Eye View（BEV）空间中联合执行三维物体检测和地图分割，是一个高效的方法。实验结果表明，M2BEV 在 3D 对象检测和 BEV 分割方面的性能优于现有技术。

Apr, 2022

动态 BEV（Bird's Eye View）是一种新的查询方法，利用动态查询和动态场景下的聚类以及注意力机制，有效地从局部和远距离特征中聚合信息，实现对复杂场景的迭代适应，进而提高三维物体检测的效率和性能，从而在查询式 BEV 物体检测领域取得了划时代的突破。

Oct, 2023

本文介绍了一种名为 BEVDet 的算法，它能够基于 Bird-Eye-View 拍摄的视频进行 3D 目标检测，通过利用数据增强策略和升级最大值抑制策略来提高性能，同时在精度和时间效率之间实现出色的平衡。

Dec, 2021

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

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

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

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