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bevfusion

具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合

BEVFusion多传感器融合自主驾驶3D目标检测鸟瞰图表示Github开源项目

BEVFusion是一个有效的多任务多传感器融合框架，通过在共享的鸟瞰视角表示空间中统一多模态特征，解决了传统点级融合方法的局限性。其优化的视角转换和显著降迟特性使其在各种3D感知任务中表现出色。该框架在提升3D物体检测和BEV图分割性能的同时，大幅降低计算成本，树立了新行业标杆。

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介绍相关项目
BEVFormer - 多摄像头鸟瞰图学习框架助力自动驾驶感知
BEVFormerGithub多相机感知开源项目目标检测自动驾驶鸟瞰图表示
BEVFormer是一个用于自动驾驶感知的开源框架,通过时空Transformer从多摄像头图像中学习统一的鸟瞰图表示。该方法利用预定义的网格查询,结合空间交叉注意力和时间自注意力机制,有效聚合多视角的空间和时序信息。在nuScenes测试集上,BEVFormer达到56.9%的NDS指标,显著超越现有方法,与激光雷达系统性能相当。这一创新为基于纯视觉的3D目标检测提供了新的基准。
Fast-BEV - 新一代鸟瞰视角感知系统
Fast-BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉鸟瞰图感知
Fast-BEV是一种先进的鸟瞰视角感知系统，专注于3D目标检测和BEV语义分割。该项目针对自动驾驶等应用场景进行了优化，提供多种模型配置和CUDA、TensorRT加速支持。Fast-BEV不仅在性能和速度方面表现卓越，还提供了完整的安装指南、数据准备流程和训练方法，为研究人员和开发者提供了强大的工具。作为领先的感知算法和计算机视觉解决方案，Fast-BEV为鸟瞰视角感知任务设立了新的标准。
MOTSFusion - 将3D多目标跟踪与场景重建融合的创新算法
3D重建GithubKITTI数据集MOTSFusion开源项目目标跟踪计算机视觉
MOTSFusion项目提出了一种创新的多目标跟踪算法,通过融合3D跟踪和场景重建技术来提高准确性。该算法利用立体图像、光流和视差信息,结合分割网络和检测器,实现对车辆和行人的精确跟踪。项目在KITTI MOTS数据集上展现了优异性能,并开源了完整代码。这种方法为自动驾驶等应用中的多目标跟踪提供了新的思路。
SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术
GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测
SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测，得到ICCV 2023的认可，并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化，实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA，表现卓越。
PETR - 多视角3D感知框架 目标检测与BEV分割的统一解决方案
3D目标检测GithubPETRv2nuScenes数据集位置嵌入多视图感知开源项目
PETR是一个多视角3D感知框架,通过位置嵌入变换将3D坐标信息编码到图像特征中。其升级版PETRv2引入时序建模,支持目标检测和BEV分割。该框架在nuScenes数据集上展现了出色性能,为3D感知研究提供了有力基线。此外,PETR还支持3D车道线检测,相关工作在CVPR 2023工作坊中获得第一名。
UniTR - 多模态变换器网络推动3D感知进展
3D感知BEV分割GithubUniTR多模态转换器开源项目目标检测
UniTR是一种新型统一多模态变换器网络,用于3D感知任务。它通过共享权重处理相机和激光雷达等多传感器数据,实现高效多模态融合。在nuScenes数据集上,UniTR在3D目标检测和BEV地图分割任务中均达到最新水平,且降低推理延迟。该研究为提升自动驾驶系统的感知能力提供了新思路。
Cam2BEV - 深度学习实现多视角车载图像到语义分割鸟瞰图转换
Cam2BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶语义分割鸟瞰图
该项目提出一种深度学习方法,将多个车载摄像头图像转换为语义分割鸟瞰图(BEV)。采用合成数据集训练,可良好泛化到真实场景。方法使用语义分割图像作为输入,缩小了仿真与真实数据的差距,无需手动标注。项目开源了代码、网络架构和数据集,适用于自动驾驶环境感知研究。相比传统逆透视映射,该方法在处理3D物体和遮挡区域时表现更佳。
Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架，提升环视感知能力
3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
这是一个创新的稀疏查询框架，专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询，并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术，有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上，展现出优异的性能，推动了环视3D目标检测技术的发展。
InterFuser - 多传感器融合技术助力安全增强自动驾驶
CARLAGithubInterFuser传感器融合安全增强开源项目自动驾驶
该项目融合多模态多视角传感器信息，实现综合场景理解，生成可解释的中间特征，确保动作在安全范围内。该方法在CARLA AD排行榜上取得了最新成果，项目还提供了详细的数据生成、训练和评估步骤，以及实用工具脚本和预训练权重。
Vision-Centric-BEV-Perception - 视觉驱动的鸟瞰视角感知技术与应用综述
Depth based PV2BEVGEOMETRY BASED PV2BEVGithubNETWORK BASED PV2BEVTransformer based PV2BEVVision-Centric BEV Perception开源项目
本文全面探讨了视觉驱动的鸟瞰视角(BEV)感知技术的应用和最新进展。文章覆盖了多个数据集、几何转换以及网络架构，展示了在逆向透视投影、深度转换和网络基础的PV2BEV转换领域的研究成果。还总结了从MLP到Transformer等现代架构在3D检测和语义分割任务上的表现，并提供了详细的时间线和基准测试结果，帮助读者理解和利用这些技术在自动驾驶等相关领域。
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