Apr, 2024

HENet: 混合编码的多视角相机端到端多任务三维感知

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TL;DR本文提出了一种名为 HENet 的多任务三维感知的端到端框架，通过使用大图像编码器和小图像编码器以及基于注意机制的时间特征集成模块，融合不同框架提取的特征，并根据每个感知任务的特性利用不同网格大小的 BEV 特征、独立的 BEV 编码器和任务解码器，实现了最先进的端到端多任务三维感知。
three-dimensional perceptionmulti-view camerasautonomous driving systemsend-to-end frameworkhenet
发现论文，激发创造
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    3D 目标检测中，稀疏的点云数据分布是一项主要挑战，我们提出了 HEDNet，一种利用编码 - 解码网络来捕捉特征间的长距离依赖关系的方法，对于大型和远处物体具有优越的检测准确性和高效性。

    Oct, 2023

  • Occ-BEV: 通过三维场景重建实现多摄像机联合预训练

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    May, 2023

  • 自动驾驶快速场景理解

    本文提出一种基于 ENet 的实时高效实现，可以同时解决语义场景分割、实例分割和单目深度估计三个自动驾驶相关任务，不会因同时运行多个任务而牺牲准确性。

    Aug, 2017

  • BEVFusion: 多任务多传感器融合及其基于统一俯视图的表示

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    May, 2022

  • 3M3D: 多视角、多路径、多表征 3D 目标检测

    提出了一种基于多视图轴自注意力和局部 ROI 自注意力的多路径多表示 3D 物体检测方法，通过稀疏浮动查询和密集 BEV 查询的多重表示进一步提高了性能，对于自动驾驶系统具有重要意义。

    Feb, 2023

  • BEVerse: 基于鸟瞰视角的统一感知和预测，用于以视觉为中心的自动驾驶

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    May, 2022

  • 自动驾驶的分层和解耦的 BEV 感知学习框架

    该研究提出一种新的分层鸟瞰感知范式，通过使用深度学习和多模块学习方法，实现了自主驾驶系统中感知算法的快速构建和性能提升。

    Jul, 2024

  • 基于全景分割引导的 LiDAR 多视角三维物体检测通用框架

    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

  • 多任务视觉感知的动态特征交互框架

    本研究提出了一种高效的统一框架 D2BNet，该框架可以同时解决多个常见的感知任务，如实例分割、语义分割、单目 3D 检测和深度估计，并在 nuScenes 和 Cityscapes 等数据集中实现了与以往作品相当的结果和最佳结果。

    Jun, 2023

  • BirdNet+: LiDAR 鸟瞰图中端对端 3D 物体检测

    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