利用多视角聚合的优势可以解决多目标跟踪和检测中的遮挡和漏检等挑战。通过将所有视图投影到地面并从鸟瞰视图进行检测分析，最近在多视图检测和 3D 物体识别方面的进展显著提高了性能。本文比较现代的无参数和参数化的升降方法与多视角聚合方法，并提出一种结合多个时间步骤的特征聚合以学习稳健检测并结合外观和运动线索进行跟踪的架构。我们的方法在行人和道路感知两个领域的三个公共数据集上具有广泛适用性，并在检测和跟踪方面实现了最先进的性能。

Mar, 2024

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

本文提出一种新的空时融合 BEV 表征方法，可支持长距离融合，具有时变自适应权重，有效避免传统方法中的信息丢失和充分利用功能，同时实现地图分割任务的最优性能。

Jul, 2022

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

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

在本文中，我们介绍了 BEVTrack，一个简单但强大的三维单目标跟踪基线框架。通过将连续的点云转换成常见的鸟瞰图表示，BEVTrack 通过简单的逐元素操作和卷积层，天然地编码了空间邻近性并熟练地捕捉运动线索，同时直接学习目标的运动分布，而无需假定固定的拉普拉斯或高斯。BEVTrack 在 KITTI 和 NuScenes 数据集上取得了最先进的性能，并且推理速度高达 122 帧 / 秒。

Sep, 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

RCBEVDet 是一种在鸟瞰视角下将雷达和相机融合的三维物体检测方法，通过设计 RadarBEVNet 网络进行雷达鸟瞰特征提取，并结合交叉注意力多层融合模块实现自动对齐和融合多模态特征，取得了领先于现有方法的检测结果。

Mar, 2024

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