重塑路侧BEV感知！浙大&百度最新工作BEVSpread：全新体素化暴力涨点

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01 写在前面 & 笔者的个人理解 基于视觉的路侧3D目标检测在自动驾驶领域引起了越来越多的关注，因其在减少盲点和扩大感知范围方面具有不可忽略的优势。而先前的工作主要集中在准确估计2D到3D映射的深度或高度，忽略了体素化过程中的位置近似误差。受此启发，我们提出了一种新的体素化策略来减少这种误差，称为BEVSpread。具体而言，BEVSpread不是将包含在截头体点中的图像特征带到单个BEV网格，而是将每个截头体点作为源，并使用自适应权重将图像特征扩展到周围的BEV网格。为了实现更好的特征传递性能，设计了一个特定的权重函数，根据距离和深度动态控制权重的衰减速度。在定制的CUDA并行加速的帮助下，BEVSpread实现了与原始体素化相当的推理时间。在两个大型路侧基准上进行的大量实验表明，作为一种插件，BEVSpread可以显著提高现有基 ………………………………