(2022 IV) RCBEV

news/2024/7/24 13:19:40/

这篇是清华大学发表在IV(IEEE Transactions on Intelligent Vehicles)上的文章: Bridging the view disparity between radar and camera features for multi-modal fusion 3d object detection

文章信息讲得比较细致,非常值得一看;

一、创新点和贡献

1. 提出了一种多视图,2阶段的camera-radar的融合方法;

2. 提出了一个同时考虑时间和空间信息的radar feature encoder;

3. 用radar信息产生高维的热力图, 加强对于空间信息的回归;

4. 在nuScenes上效果很好;

二、精度

 

三、实现

3.1 radar 分支

 多帧叠加到当前时刻的某个参考坐标系(比如前雷达)

置信度过滤

voxel或者pillar based的encoder提取空间特征

convLSTM提取时间特征

3.2 图片分支

 和LSS基本上是一致的

3.3 融合分支

我理解,RoI融合,使用radar分支产生的6个方面的置信度,把point fuse的feature扩散到(1536=256*6) 个维度,也有点像LSS;

 


http://www.ppmy.cn/news/826691.html

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