使用极其少的存储要求进行 LiDAR 扫描的 3D 姿态估计以实现可扩展的映射和定位，通过将分割扫描的所有点聚类成语义对象并仅用其质心和语义类别表示，以此方式将每个 LiDAR 扫描简化为一个紧凑的四元向量集合，并通过基于自相关和互相关的对象匹配网络捕捉实体之间的几何和语义关系，通过加权奇异值分解（SVD）和随机采样一致性（RANSAC）恢复扫描之间的相对变换，通过在 KITTI 数据集上不同视点拍摄的点云和不同时间段的 KITTI 和 KITTI-360 之间进行本地化来演示这种表示对度量本地化是足够准确的，具有几乎一半的表示大小，具体为平均 1.33kB。

Mar, 2024

提出了一种自重建微小目标检测（SR-TOD）框架，通过引入自重建机制和差异图引导特征增强模块，改进了微小目标的检测性能，并在新的多实例抗无人机数据集（DroneSwarms dataset）上进行了有效性验证。

May, 2024

本文提出了一种基于 3D 点云数据的 3D-SiamRPN 网络方法，利用两个子网络的特征嵌入子网络和区域建议网络进行单目标跟踪，该方法在 KITTI 数据集和 H3D 数据集上展现出优秀的性能和泛化能力，还能实现实时追踪。

Aug, 2021

本文提出了一种基于运动中心范例的两阶段跟踪方法 M^2-Track 来解决传统外观匹配法在 LiDAR 点云跟踪中的不足，并在 KITTI、NuScenes 和 Waymo Open Dataset 三个数据集上表现出显著的精度提升（分别为 8％、17％和 22％），验证了该方法的有效性和前景。

Mar, 2022

本研究提出了一种基于 SimTrack 的 3D 多目标跟踪系统，旨在简化手工制作的跟踪范例，通过使用端到端可训练的模型从原始点云中进行联合检测和跟踪，无需启发式匹配步骤，将跟踪对象的关联，新生对象的检测和死亡轨迹的消除集成为一个统一的模型。

Aug, 2021

本文提出了一种新的多模态视觉定位任务，称为 LiDAR Grounding，并通过设计一种名为 MSSG 的多模态单次定位方法来实现，通过跨模态学习来提高定位精度和效率。

May, 2023

我们提出了一种基于 pillar 的 3D 单物体跟踪框架 PillarTrack，通过将稀疏的点云转化为稠密的 pillar 来保留本地和全局几何特征，并引入了一种金字塔型编码 pillar 特征编码器（PE-PFE）设计以提高每个 pillar 的特征表示，并从模态差异的角度介绍了一种高效的基于 Transformer 的骨干网络。通过在 KITTI 和 nuScenes 数据集上进行广泛实验，我们的方法表现卓越，并实现了实时跟踪速度。我们希望我们的工作能够鼓励社区重新思考现有的 3D 单物体跟踪器设计。

Apr, 2024

本文提出了一个端到端的在线三维视频物体检测器，该模型由空间特征编码组件和时空特征聚合组件组成。在空间特征编码组件中，提出了一种新的 Pillar Message Passing Network（PMPNet）模型，用于对离散点云帧进行编码。在时空特征聚合组件中，提出了一种注意力时空变换门控循环神经网络（AST-GRU），它通过注意力机制强调了前景物体并对动态物体进行了对齐。实验结果表明，该模型在大规模 nuScenes 基准测试中实现了最先进的性能。

Apr, 2020

本文探究了点云中三维物体检测的鲁棒性问题，引入了一种新的 TANet 模型，其中 Triple Attention 模块和 Coarse-to-Fine Regression 模块的结合提高了模型性能，实验结果在 KITTI 数据集上排名第一，较之现有最先进模型运行速度更快，且准确性更高。

Dec, 2019

通过稀疏跨尺度注意力网络，结合全局体素编码注意力捕捉实例上下文的长距离关系，以提高过分割大型对象的回归精度，并采用实例中心的稀疏无类表示来处理面积聚合点，实现稀疏卷积以减少网络计算量。在 SemanticKITTI 数据集上，我们的方法在 3D LiDAR 全景分割任务中取得了很大进展，以实时推理速度获得了第一名。

Jan, 2022