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点击下方 卡片 ,关注“ 自动驾驶之星 ” 这里有一群奋斗在自动驾驶 & 座舱量产第一线的小伙伴等你加入 自动驾驶之星知识星球: 这里有一群奋斗在自动驾驶 & 智能座舱量产第一线的小伙伴等待你的加入,我们相信你的问题或疑惑在这里都能找到答案! 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/
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