SpaRC：用于3D物体检测的稀疏雷达-相机融合

本研究针对传统深度估计方法在物体检测中存在的假阳性和定位精度不足的问题，提出了一种新的稀疏融合变换器SpaRC，通过稀疏体视图融合、范围自适应雷达聚合和局部自注意力实现不同模态特征的精确对齐和聚合。实验结果显示，SpaRC在nuScenes和TruckScenes基准测试中显著优于现有的密集BEV和稀疏查询检测方法，展示了其在效率和准确性上的显著提升。