提升检测/跟踪/车道线多项任务！Panacea++：面向自动驾驶的全景可控视频生成

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     写在前面 自动驾驶领域对高质量标注视频训练数据的需求日益增长。基于早期Panacea工作，本文提出了Panacea+，一个强大且普遍适用的框架，用于生成驾驶场景中的视频数据。在之前的工作Panacea的基础上，Panacea+采用了一种多视角外观噪声先验机制和超分辨率模块，以增强一致性并提高分辨率。广泛的实验表明，Panacea+生成的视频样本极大地促进了不同数据集上的多种任务，包括nuScenes和Argoverse 2数据集上的3D目标跟踪、3D目标检测和车道检测任务。这些结果充分证明了Panacea+是自动驾驶领域一个有价值的数据生成框架。 领域背景介绍 在自动驾驶领域，鸟瞰图感知方法近年来引起了广泛的研究兴趣，在包括3D目标检测、地图分割、多目标跟踪和3D车道检测等关键感知任务中展现出显著潜力。通常，基于视频的BEV感知方法，如StreamPETR，在这些感知任 ………………………………