基于 Sparse 范式的 3D 检测算法-Sparse4D--地平线

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作者 | 小助手24  编辑 | 自动驾驶之星 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 写在前面的话: 基于稠密的范式的3D检测算法有它本身的问题(检测距离和推理时间相互影响)，而基于 Sparse  范式的3D 检测算法能够很好的平衡这两者之间的关系！并且基于Sparse 范式的框架已经从检测到了端到端！ V1：Sparse4D: Multi-view 3D Object Detection with Sparse Spatial-Temporal Fusion 一.  主要思路 作者提出了一种名为 Sparse4D 的新方法，通过 稀疏采样 和 融合时空特征 进行 anchor 的迭代优化。具体包括以下主要方面： （1） Sparse 4D 采样：对于每个 3D anchor ，分配多个 4D 关键点，然后将其投影到 多视图/尺度/时间戳 图像特征上，以采集样相应的特征； （2）分层特征融合：分层融合不同 视图/尺度、不同时间戳 ………………………………