这篇论文介绍了一种新颖的方法，通过集成底层深度神经网络的原始激活模式与空间滤波技术，以增强基于 DNN 的 3D 物体检测的运行时自省能力，从而在自主驾驶系统中提高感知自省的安全性和效果。

May, 2024

自动驾驶系统中可靠的物体检测、审视和错误检测的应用，通过引入新的检视方案并利用神经网络激活模式，实现在基于深度神经网络的 2D 物体检测中的错误减少。

Mar, 2024

本文旨在填补 3D 对象检测在自动驾驶中的知识空白，综述了相关领域的传感器、数据集、性能度量以及最新的检测方法，分析了其优劣，并进行了定量比较和案例研究，最后总结了研究成果和未来发展方向。

Jun, 2021

本文综述了自动驾驶技术中感知系统中重要的一环 - 三维物体检测的研究进展以及应用，包括基于激光雷达和基于相机的方法，并分析了各自的优缺点和潜在的应用场景。

Jun, 2022

在现代自动驾驶领域中，感知系统是不可或缺的，它可以准确评估周围环境的状态，从而实现知情预测和规划。本研究重点研究了感知系统的鲁棒性、准确性和延迟性在实际情况下的评估，通过对基于摄像头、LiDAR 和多模态的 3D 物体检测算法进行全面评估，特别是在 KITTI-C 和 nuScenes-C 等数据集上进行公平比较，发现多模态的 3D 检测方法表现出更强的鲁棒性，并引入了一个新的分类系统以提高文献的清晰度。本调查旨在为当前三维物体检测算法在实际应用中的能力和限制提供更实用的视角，从而引导未来的研究朝向鲁棒性为中心的发展。

Jan, 2024

深度学习已经在机器人视觉任务中取得了显著进展，但大多数现有的深度学习方法依赖于传统的计算机视觉流水线中固有的静态推理范例。最近的研究发现，积极感知通过超越这些静态模式来改善各种模型的感知能力。本文提出了一个通用的监督式积极感知流水线，用于目标检测，可以使用现有的现成目标检测器进行训练，同时利用仿真环境的进展。为此，所提出的方法采用了额外的神经网络架构，在目标检测器置信度不足时估计更好的视点。所提出的方法在 Webots 机器人模拟器构建的合成数据集上进行了评估，展示了在两种目标检测情况下其有效性。

Dec, 2023

研究如何通过安全规范、特定的损失函数以及安全感知的非极大值约束算法，使得神经网络在单阶段处理 3D 目标检测时更加具有可靠性与安全性，通过对当前最先进的 PIXOR 检测器的扩展说明了这一概念。

Mar, 2020

本文综述了自 2015 年至 2021 年期间针对基于图像的三维物体检测问题的 200 多个研究，并提出了两个新的分类体系来组织现有的最先进的方法，并深入分析了它们的各个组成部分。同时，本文探讨了这个领域的挑战和未来方向。

Feb, 2022

自动驾驶中的目标检测和跟踪是重要且基础的任务，旨在在场景中识别和定位预定义类别的对象。这篇论文展示了最近在深度学习方法中对于 3D 目标检测和跟踪的研究进展，以帮助更好地了解该领域的现状。

Nov, 2023

我们的研究致力于目标检测领域的超出分布样本检测，引入了神经元激活模式，结果表明我们的方法优于现有方法，而不会影响分布样本检测性能，同时创建了最大的开源基准。

Jul, 2023