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M-BEV：面罩 BEV 感知用于稳健自动驾驶
提出了一种能够在自动驾驶中改善鲁棒性和准确感知的 M-BEV 感知框架，通过随机遮挡和重建相机视图进行端到端训练，从而有效解决一个或多个视图摄像头无法工作的现实场景问题。
PDF7 months ago
基于扩散的粒子 DETR 用于 BEV 感知
融合扩散范式与当前最先进的三维目标检测技术在鸟瞰图中提出了一种基于扩散的对象检测模型，通过对象查询插值技术解决了特定网络结构和匹配策略带来的性能下降问题。在 NuScenes 数据集上的大量实验表明，我们的生成方法相较于确定性最先进方法具有
PDF7 months ago
ICCVFB-BEV：前后向视图转换的 BEV 表示
我们提出了一种新颖的前后视角转换模块，通过互补现有方法的不足，使它们在相互增强的同时获取更高质量的鸟瞰图表示，我们使用 FB-BEV 实例化了该模块，并在 nuScenes 测试集上取得了新的最优结果 62.4% NDS。
PDFa year ago
CVPRAnchor3DLane: 学习回归 3D 锚点以实现单目 3D 车道检测
本文提出一种名为 Anchor3DLane 的去除 bird-eye view 的单目 3D 车道检测方法，通过在三维空间定义 3D 车道锚点并将其投影到前视图特征上提取特征，并采用全局优化方法，大幅度提升了车道检测的精度。
PDF2 years ago
BEVDet：高性能多摄像头鸟瞰视角三维物体检测
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。
PDF3 years ago