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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 BEV检测论文一网打尽！ PETR (Position Embedding Transformation for Multi-View 3D Object Detection) : PETR通过位置嵌 入转换来改进多视图 3D目标检测，特别关注于从不同视角融合特征以检测障碍物。 PETRv2 (A Unified Framework for 3D Perception from Multi-Camera Images) : 作为PETR的后续工作，PETRv2提供了一个统一框架，进一步优化了多相机图像中的3D感知能力，包括障碍物检测。 M^2BEV (Multi-Camera Joint 3D Detection and Segmentation with Unified Birds-Eye View Representation) : M^2BEV通过统一的BEV表示实现多相机联合3D检测和分割，提升了对障碍物的识别和理解。 BEVDepth (Acquisition of Reliable Depth for Multi-view 3D Object Detection) : BEVDepth专注于获取可靠的深度信息，这对于准确检测和分割多视图中的障碍物至关 ………………………………