ROA-BEV 用于基于 BEV 的 3D 目标检测的 2D 区域导向注意 !

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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 基于视觉的BEV（Bird-Eye-View）3D目标检测在自动驾驶领域最近变得非常流行。 然而，从摄像头的角度来看，与背景具有高度相似性的物体无法被现有方法很好地检测到。 在本文中，作者提出了一种基于BEV（Bird-Eye-View）的3D目标检测网络（ROA-BEV），该网络可以使 Backbone 更多地关注物体的特征学习。 此外，作者的方法通过多尺度结构增加了ROA的信息内容。 此外，ROA中的每个块都使用了一个大的核，以确保接收域足够大，可以捕获大型物体的信息。 在nuScenes上的实验表明，ROA-BEV在基于BEVDet和BEVDepth的基础上提高了性能。代码将很快发布。 I Introduction 3D目标检测是自动驾驶感知任务的一个重要组成部分。该任务的输入数据来源于各种传感器，输 ………………………………