本文提出了一种融合神经网络、视觉语义分割、在自主驾驶场景下的 3D 目标检测方法，引入了一种名为 SRTs 的快速评估指标，并采用状态优化的多目标特征跟踪机制，实现了高精度和实时性的平衡，并在 KITTI 基准测试中验证了方法的有效性。同时，该方法首次将视觉语义与 3D 目标检测相融合。

Apr, 2019

本篇论文提出 SyntheticP3D 数据集和 CC3D 方法，结合这两种方法可以实现在只用 10% 的真实数据的情况下，与当前最先进的模型在物体位姿估计方面取得了可与之媲美结果，在采用 50% 的真实数据时还超越了 SOTA 模型 10.4%。

May, 2023

本文介绍了一种基于数据增强的方法，通过多次利用已有数据，使用现实世界中的数据模拟给点云数据进行物体检测和语义分割训练。此方法在 KITTI 物体检测和 SemanticKITTI 语义分割挑战赛中取得了显著的性能提升。

Jun, 2022

提出了一种结合单目和基于点云的三维检测的平衡方法，使用低成本、低分辨率的传感器获取仅有 512 个点，然后将这有限的三维信息与单张图像结合重建完整的三维点云，通过与多模态现成的三维检测器结合使用，使得三维检测的准确率相比于最新的单目检测方法提高了 20%，相对于基准多模态方法在 KITTI 和 JackRabbot 数据集上提高了 6% 到 9%。

Apr, 2024

通过双视图检测系统 DVDET，提出了一种基于地理变形的训练模块，实现了 2D 图像空间和 3D 物理空间的空中单目物体检测，并利用新的数据集 AM3D，证明了模型的可行性及性能。

Aug, 2022

本论文介绍了一种利用提升式激光雷达（LiDAR）传感器的能力，通过转变交通场景中的三维物体检测和分析的框架来改善在城市环境中的三维物体检测能力。利用模拟器生成三维点云数据集，通过训练和评估三维物体检测模型，准确识别和监测模拟城市交通环境中的车辆和行人。针对由模拟交通生成的大量点云数据，优化了基于点体素区域的卷积神经网络（PV-RCNN）架构，提升了其处理和理解能力。实验结果表明所提出的解决方案在准确检测交通场景中的物体方面的有效性，并强调了激光雷达对提升城市安全和推动智能交通系统的作用。

May, 2024

为了解决现有模型的可扩展性问题，本文提出了一种基于现有大规模 3D 模型的 3D 异常合成流程，以适应 3D 异常检测。同时，为了实现可扩展的 3D 异常定位表示学习，本文提出了一种自我监督方法 —— 迭代掩蔽重建网络（IMRNet），并在 Anomaly-ShapeNet 数据集和 Real3D-AD 数据集上取得了显著优于先前方法的成果。

Nov, 2023

本文介绍了一份新的挑战性 A*3D 数据集，以满足自动驾驶研究任务在高度多样化的环境中的需求，并采用基于 RGB 图像和 LiDAR 数据的丰富多样的场景、时间和天气情况，其中包括重度遮挡和大量的夜间框架，共包含 39K 帧、7 个类别和 230K 个 3D 对象注释。对 A*3D 数据集进行广泛的 3D 对象检测基准评估，对高密度、白天 / 黑夜等各种属性给出了有趣的见解。

Sep, 2019

该论文研究了自动驾驶场景下高精度的 3D 物体检测问题。其提出了 Multi-View 3D networks（MV3D）框架，该框架采用多传感器融合技术，将 LIDAR 点云和 RGB 图像作为输入，并预测有方向的 3D 界限框。实验表明，该方法在 3D 定位和 3D 检测任务方面的表现优于现有技术约 25％和 30％，在 2D 检测中也表现出显著的技术优势。

Nov, 2016

通过领域自适应将感知域中的真实场景特征与概念域中的增强场景特征进行关联，提出了一种新的 3D 检测框架，同时引入基于注意力的重加权模块，无需增加推理成本即可利用网络特征增强能力，在 KITTI 3D 检测基准测试中实现了更高的性能。

Aug, 2022