本文研究如何在全稀疏架构中有效利用图像模态，并利用实例查询将 2D 实例分割与 3D 实例分割部分并行集成到 LiDAR 侧，从而实现了统一的基于查询的 2D 和 3D 融合框架，同时保持全稀疏特性。广泛的实验证明了在广泛使用的 nuScenes 数据集和长距离 Argoverse 2 数据集上的最先进性能。值得注意的是，所提出的方法在长距离 LiDAR 感知设置下的推理速度比其他最先进的多模式 3D 检测方法快 2.7 倍。

Apr, 2023

该研究提出了一种基于稀疏表示的多传感器 3D 检测方法 SparseFusion，利用 LiDAR 和相机模态的并行检测器输出作为稀疏候选，通过轻量级自注意力模块在一致的 3D 空间中融合多模态候选，实现了目前最先进的性能，并且运行速度最快。

Apr, 2023

本文提出 Sparse Dense Fusion（SDF）框架，通过 Transformer 融合了稀疏融合和密集融合模块，同时丰富了语义纹理和利用了空间结构信息，相比基线提高了 4.3% 的 mAP 和 2.5% 的 NDS，在 nuScenes 基准测试中排名第一。

Apr, 2023

提出了一种名为 Far3D 的新型稀疏查询框架，通过利用高质量的二维对象先验信息生成三维自适应查询，引入了透视感知聚合模块来高效捕获长距离对象在不同视角和尺度上的区别性特征，并通过范围调制的三维去噪方法解决了长距离任务中查询错误传播和收敛问题，相较于基于 LiDAR 的方法，在覆盖范围 150 米的具有挑战性的 Argoverse 2 数据集上表现出最先进的性能，并且在 nuScenes 数据集上相比之前的方法也展示了更好的性能。

Aug, 2023

通过稀疏编码器与稀疏实例识别（SIR）模块，提出了一种全稀疏三维目标检测器（FSD），该方法可以在自动驾驶的远距离感知任务中实现高效的检测，具有状态 - of-the-art 性能并且比密集对应物快 2.4 倍。

Jul, 2022

我们的研究论文提出了一种利用 LiDAR 和图像相结合的方法来解决长距离 3D 物体检测的问题，通过组合两种不同范围的专家网络和引入 Multimodal Virtual Points（MVP）进行数据增强，我们的方法在长距离上达到了最先进的性能。

Oct, 2023

本文提出了一种基于 SFD 框架的多模态方法，采用由深度补全生成的伪点云来解决点云稀疏性问题，并提出一种新的 3D RoI 融合策略 3D-GAF 来更好地利用不同类型点云的信息。同时，本文还介绍了通过数据增强等措施让多模态框架利用 LIDAR-only 方法。最后，实验表明本文所提出的方法在 KITTI 3D 目标检测排行榜上获得了最高的入口，证明了其有效性。

Mar, 2022

自动驾驶认知任务利用多模态处理器已成为趋势，该文章提出了 Voxel Region 和 Sparse-to-Dense Voxel Region Fusion，该方法增加了像素图像信息，提取了更丰富的特征，提高了不同基线的性能。

Apr, 2023

本文提出了 Sparse4Dv2 算法，通过在时间融合模块中实现一种递归形式的多帧特征采样来提高性能，并达到了 nuScenes 3D 检测基准的最佳结果。

May, 2023

VoxelNextFusion 是一种多模态的三维物体检测框架，通过有效地融合稀疏点云和密集图像之间的信息，解决了现有基于体素方法在稀疏和密集特征融合上的问题，从而在 KITTI 和 nuScenes 数据集上实现了 3D 物体检测的显著改进。

Jan, 2024