本研究提出了一种模块化的雷达 - 相机融合网络，其基于 BEV 平面，该网络通过新增设计的雷达编码器分支 BEVFeatureNet 与几种最先进的相机架构相结合，显著提高了 nuScenes 检测分数，是雷达 - 相机融合研究的重要进展。

May, 2023

本文提出了雷达 - 相机多层融合（RCM-Fusion）方法，通过特征级和实例级融合方法充分利用雷达信息，实验结果在公开的 NuScenes 数据集上表明我们的方法在 NuScenes 三维物体检测基准上取得了最先进的性能，检测分数（NDS）较仅相机方法提高了 11.8%。

Jul, 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

通过将原始雷达数据编码为点云并将图像特征转化到鸟瞰空间中，我们引入了一种名为 BEVCar 的新型方法，用于联合 BEV 对象和地图分割，并且在 nuScenes 数据集上的实验表明，BEVCar 在环境条件复杂和远距离物体分割方面的性能优于现有技术。

Mar, 2024

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

在自动驾驶领域中，我们提出了一种名为 HVDetFusion 的新的多模态检测算法，既支持纯相机数据作为检测输入，也能融合雷达数据和相机数据的输入，从而实现了具有全面三维检测输出的目标检测算法。该算法在目前的相机 - 雷达三维物体检测器中在具有挑战性的 nuScenes 测试集上实现了最新的技术水平，达到了 67.4％的 NDS。

Jul, 2023

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

本文提出了一种名为 CRN 的相机 - 雷达融合框架，通过使用轻量的雷达测量精确远程物体的位置和空间信息，配合多模激活的可变注意力机制生成丰富的语义和准确的俯视特征图，使该系统在自动驾驶领域表现出色。

Apr, 2023

提出了一种新的 Object-Centric query-BEV 检测器 OCBEV 方法，它可以更有效地针对动态场景中移动目标的时间和空间线索。经过在挑战性的 nuScenes 数据集进行广泛实验评估后，该方法取得了最先进的结果，比传统的 BEVFormer 提高了 1.5 个 NDS 点，并具有更快的收敛速度和更少的训练迭代次数来达到相似的性能。

Jun, 2023

3D 物体检测在俯视（Bird's-Eye-View）空间中最近成为自动驾驶领域的一种普遍方法。本研究提出了一种高效的基于 BEV 的 3D 检测框架 BEVENet，通过采用仅卷积的架构设计，克服了 ViT 模型的局限性，同时保持了 BEV 方法的有效性。实验证明，BEVENet 在 NuScenes 挑战赛中比当代最先进方法快 3 倍，同时在 NuScenes 验证数据集上获得 0.456 的平均精确度（mAP）和 0.555 的 nuScenes 检测分数（NDS），推断速度为 47.6 帧每秒。据我们所知，这是首次实现如此显著的 BEV 方法效率改进的研究，突显了它们在实际自动驾驶应用中的可行性提升。

Dec, 2023