BEV感知任务真的很稳定吗？极端情况下怎么样？30+SOTA算法全面探析~

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之心 ”公众号 戳我->  领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 毫无疑问当下自动驾驶量产的关键词就是BEV感知，作为感知的核心模块，其在不同条件下的鲁棒性仍然没有得到充分的评估！今天自动驾驶之心为大家分享的 RoboBEV ，评估了33个最先进的基于BEV的感知模型，全面涵盖了检测、地图分割、深度估计和占用预测等多个任务！ 如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！ 也欢迎添加小助理微信AIDriver004，加入我们的技术交流群 >> 点击进入→ 自动驾驶之心 『 BEV感知 』 技术交流群 论文作者  | Shaoyuan Xie等 编辑 | 自动驾驶之心 写在前面 BEV表示方法的进步在车载3D感知领域展现出了巨大的潜力。然而，尽管这些方法在标准基准测试中取得了令人瞩目的成果，但其在不同条件下的鲁棒性仍然没有得到充分的评 ………………………………