如何快速将特斯拉3D感知移植到擎天柱？有可能只需要HeightFormer

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Abstract 车载3D目标检测技术作为自动驾驶的关键技术受到了广泛关注，但很少有研究关注在3D交通目标检测中应用路边传感器。现有研究通过基于棱锥体的高度估计实现了2D图像特征到3D特征的投影。然而，它们没有考虑高度对齐和鸟瞰视角（BEV）特征提取的效率。为了解决这些问题，我们提出了一种结合空间变换器和体素池化变换器的新型3D目标检测框架，以增强基于高度估计的2D到3D投影。在Rope3D和DAIR-V2X-I数据集上进行了大量实验，结果表明该算法在车辆和骑行者检测方面具有显著的优势。这些结果表明该算法在不同检测场景下具有鲁棒性和泛化能力。提高路边3D目标检测的精度有助于构建一个安全可靠的车路协同智能交通系统，并促进自动驾驶技术的大规模应用。 代码获取 ：https://anonymous.4open.science/r/HeightFormer  欢迎加入自动驾驶实战群 Introducti ………………………………