Sparse-BEVNet

新型稀疏BEVNet算法提升自动驾驶3D目标检测性能

研究人员开发了Sparse-BEVNet，一种用于自动驾驶中基于鸟瞰图（BEV）的多视角3D目标检测的新型算法。该方法采用双层路由注意力（BRA）机制，以降低图像特征提取网络中的计算负载。此外，它利用级联组注意力（CGA）增强特征交互，并采用稀疏空间交叉注意力机制取代传统的密集视图投影。在nuScenes数据集上的实验表明，与基线模型相比，平均精度均值（mAP）和nuScenes检测得分（NDS）有所提高。