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。

BEVFormer_tensorrt - BEVFormer和BEVDet的TensorRT高效部署方案

BEV 3D DetectionGPU内存优化GithubTensorRT开源项目推理加速量化

本项目实现BEVFormer和BEVDet在TensorRT上的高效部署，支持FP32/FP16/INT8推理。通过优化TensorRT算子，BEVFormer base模型推理速度提升4倍，模型大小减少90%，GPU内存节省80%。同时支持MMDetection中2D目标检测模型的INT8量化部署。项目提供详细基准测试，展示不同配置下的精度和速度表现。

EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务

3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉

EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架，采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务，并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果，如TrajectoryFormer和ConQueR，为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。

3D-deformable-attention - 3D可变形注意力技术提升自动驾驶物体检测精度

3D目标检测BEVFormerDFA3DGithub开源项目深度估计特征提升

3D-deformable-attention项目提出了3D可变形注意力(DFA3D)操作符，用于2D到3D特征提升。该方法首先利用深度估计将2D特征扩展到3D空间，再通过DFA3D聚合3D特征。这种方法缓解了深度歧义问题，并支持逐层特征细化。在多个基准测试中，DFA3D平均提高1.41 mAP，高质量深度信息下最高提升15.1 mAP。研究结果显示DFA3D在自动驾驶3D目标检测等任务中具有较大潜力。

transfuser - 创新传感器融合技术助力自动驾驶进步

CARLAGithubTransFuser传感器融合开源项目深度学习自动驾驶

TransFuser项目采用Transformer架构实现多模态传感器数据融合，显著提高自动驾驶系统性能。该方法在CARLA自动驾驶基准测试中表现出色，为端到端自动驾驶提供了新思路。项目开源代码、数据集和预训练模型，便于研究者进行复现和深入研究。

OmniFusion - 整合多模态数据的先进人工智能系统

GithubOmniFusion图像处理多模态AI模型开源项目深度学习自然语言处理

OmniFusion是一个整合多模态数据的人工智能系统，基于Mistral-7B核心和CLIP-ViT-L视觉编码器。通过创新的适配器机制，该系统能够处理图像等多种数据形式，在图像描述和视觉问答等任务中展现出优秀性能。OmniFusion由AIRI研究所FusionBrain团队与Sber AI合作开发，目前主要处理图像数据，未来计划扩展到音频等更多模态。

lidar-camera-fusion - LiDAR点云与相机图像融合的ROS实现

GithubLiDARROSVelodyne VLP16开源项目点云投影相机融合

这个ROS项目实现了Velodyne VLP16 LiDAR点云与RGB相机图像的融合。通过将点云转换为距离图像并应用双线性插值，提高了点云数据密度。项目包含安装指南、ROS主题说明，以及与FLOAM包结合的里程计测试。该技术在户外垃圾检测和深度估计等领域具有应用前景。

DSVT - 易于部署的大规模点云3D对象检测系统

3D对象检测CVPR 2023DSVTGithubWaymo动态稀疏体素转化器开源项目

DSVT是一款高效且易于部署的大规模点云3D对象检测系统，适用于Waymo和NuScenes等数据集。通过动态稀疏体素变换器和旋转集合分区策略，DSVT实现了27Hz的实时推理速度，提供了在单帧和多帧检测中的卓越表现，适用于自动驾驶等场景。

VLN-BEVBert - 多模态地图预训练助力语言引导导航

BEVBertGithub交叉模态推理多模态地图预训练开源项目空间感知视觉语言导航

BEVBert项目为视觉语言导航(VLN)任务开发了新型地图预训练范式。通过结合局部度量地图和全局拓扑地图，该方法平衡了VLN的短期推理和长期规划需求。在R2R、R2R-CE、RxR和REVERIE四个VLN基准测试中，BEVBert展现出领先性能。项目开源了完整代码，并提供详细指南，便于研究人员复现实验和进行深入研究。

multispectral-object-detection - 多光谱图像融合的高效目标检测方法

GithubTransformerYOLOv5多光谱目标检测开源项目计算机视觉跨模态融合

该项目提出了Cross-Modality Fusion Transformer (CFT)多光谱目标检测方法,利用Transformer架构融合RGB和热红外图像信息。CFT在FLIR、LLVIP等数据集上取得了优秀的检测结果,尤其在夜间场景表现突出。这为多光谱目标检测提供了一种新的解决方案。

HybridNets - 实时多任务交通场景感知网络

GithubHybridNets可行驶区域分割多任务感知开源项目目标检测车道线检测

HybridNets是一个实时多任务交通场景感知网络,集成了交通对象检测、可行驶区域分割和车道线检测功能。该网络可在嵌入式系统上实时运行,在BDD100K数据集的目标检测和车道检测任务中达到了最先进水平。HybridNets平衡了实时性能和多任务准确性,为自动驾驶和高级驾驶辅助系统提供了高效的视觉感知解决方案。

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