ICCVSep, 2023

DistillBEV：利用跨模态知识蒸馏提升多摄像头三维目标检测

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 结构化知识蒸馏方法实现高效紧凑的多视角三维检测

    本论文提出了一种基于结构化知识蒸馏的框架，旨在提高现代视觉仅 BEV 检测模型的效率，并在 nuScenes 基准测试上表现出显著的优越性，平均改善 2.16mAP 和 2.27NDS。

    Nov, 2022

  • 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

  • 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

  • 具有结构先验的多摄像头实例感知 3D 目标检测与自我增强学习

    提出了一种新方法 IA-BEV，它将图像平面实例感知集成到基于 BEV 的深度估计过程中，通过增强单目深度生成的有效性和鼓励模型在计算密集的时间立体匹配中更加注重具有挑战性的物体，为高质量 BEV 特征构建提供先进的深度估计结果，从而有利于最终的三维检测。所提出的方法在具有挑战性的 nuScenes 基准测试中取得了最先进的性能，广泛的实验结果表明了我们设计的有效性。

    Dec, 2023

  • Occ-BEV: 通过三维场景重建实现多摄像机联合预训练

    通过设计 3D 解码器来利用多视图图像的鸟瞰图（BEV）特征预测 3D 场景的占位情况，为多摄像头智能驾驶提供了一种先进的、可行的和经济高效的解决方案，并取得了显着提升的结果。

    May, 2023

  • BEVDepth: 多视角 3D 物体检测可靠深度获取

    本文提出一种新的基于相机的鸟瞰图三维目标检测方法，称为 BEVDepth，通过使用显式深度监督、镜头感知深度估计模块、深度细化模块以及定制的高效八叉树池化和多帧机制，实现了 60.9％的 NDS。这是相机模型首次达到 60％以上的 NDS 得分。

    Jun, 2022

  • 通过弱到强引发实现多摄像头 3D 物体检测的扩展

    提出了一种弱到强的激励框架来增强环境细化，同时保持强健的单目感知，通过基于不同子集训练的弱调优专家来学习单目退化的感知，进而改善多视角融合阶段的环境细化能力，并提出了一种综合蒸馏策略来整合 2D 基础模型和任务特定信息的通用知识，最后，为 MC3D-Det 联合训练设计了一个精心制定的数据集合并策略，解决了不一致的摄像头数量和参数问题，此框架普遍提升了多个基准方法效果。

    Apr, 2024

  • BEVFusion: 多任务多传感器融合及其基于统一俯视图的表示

    本研究提出 BEVFusion，这是一种有效和通用的多任务多传感器融合框架，通过在共享的鸟瞰图表示空间中统一多模态特征，从根本上支持不同的 3D 感知任务，并在 nuScenes 上创立了新的技术水平

    May, 2022

  • 基于全景分割引导的 LiDAR 多视角三维物体检测通用框架

    本研究提出了一种利用分割信息指导检测过程的多任务框架，该框架联合执行三维物体检测和全景分割，可利用多视角信息解决每个投影视图的缺陷，并通过前景语义信息和中心密度热力图来提示物体的可能框中心位置。在 nuScenes 数据集上进行的大量实验表明，该方法提供了显著的性能提升，基于单级 CenterPoint 3D 物体检测网络的所提出方法在 nuScenes 3D 检测基准上取得了 67.3 NDS 的最新性能。

    Mar, 2022

  • 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