时序融合新思路！Cyclic Refiner：用于BEV空间下的检测与跟踪

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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卡尔动力和北京交通大学联合发表在IJCV上的关于BEV检测跟踪的工作，系论文作者投稿。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 本篇介绍近期由KargoBot（卡尔动力）和北京交通大学联合发表在顶刊IJCV上的一篇BEV检测和跟踪的文章Cyclic Refiner: Object-Aware Temporal Representation Learning for Multi-View 3D Detection and Tracking. Motivation 从nuScenes的榜单上我们可以看到，当前主流的SOTA BEV检测算法都依赖时序融合。不同的策略诸如BEVFormer中多帧拼接后做Deformable Attention，SparseBEV中 ………………………………