KAN-RCBEVDepth 融合多模态传感器数据的3D目标检测算法,通过Transformer架构提升空间关系处理能力 !

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ADAS  Laboratory 点击上方 蓝字 关注  智驾实验室           加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 自主驾驶中的精确3D目标检测至关重要且具有挑战性，这是因为遮挡、物体尺寸变化和复杂的城市场合环境。本文介绍了一种领先的KAN-RCBEVDepth算法，该算法通过融合来自相机的多模态传感器数据、LiDAR和毫米波雷达的数据，旨在提高3D目标检测的准确性。 作者创新的基于鸟瞰角(BEV)的方法，利用了Transformer架构，通过将各种数据来源无缝集成，提高空间关系处理，并优化计算过程，显著提升了检测精度和效率。 实验结果显示，KAN-RCBEVDepth模型在大多数检测类别中表现出卓越性能，与传统模型相比，实现了更高的平均距离AP（0.389 vs. 0.316，提高23%），更好的ND得分（0.484 vs. 0.415，提高17%），以及更快的评估时间（71.28秒，比传统模型快8%）。 ………………………………