四个数据集全SOTA！全新基于Linear RNN的3D检测框架横空出世！

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我-> 领取近15个自动驾驶方向路线 今天自动驾驶Daily今天为大家分享一篇基于Linear RNN的3D检测框架，四个数据集上SOTA。如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！ 自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 华中科技大学白翔团队，联合香港大学以及百度，提出了一种基于Linear RNN的全新3D检测框架LION，其性能在Waymo V2 大场景自动驾驶数据集上表现SOTA，且支持当前最主流的Linear RNN算子（RetNet, RWKV, Mamba, xLSTM, TTT）。 写在前面 Transformer在建立长距离关系模型时，其计算成本为输入特征序列长度呈现二次方的关系, 因此，在大规模3D点云感知任务（如3D物体检测）中的优势往往 ………………………………