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FusionViT: 基于 LiDAR - 相机视觉变换的层次化 3D 物体检测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新型的三维物体检测器，利用雷达和摄像头实现高精度定位，采用端到端可学习的架构，通过连续卷积在不同分辨率级别上融合图像和雷达特征图，实现了对离散状态图像特征和连续几何信息的编码，从而设计出了一种新颖、可靠且高效的三维目标检测器。实验结果表明，在KITTI和大规模三维目标检测基准测试中，相对于现有技术有显著的提高。
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关键要点
- 提出了一种新型的三维物体检测器，利用雷达和摄像头实现高精度定位。
- 采用端到端可学习的架构，利用连续卷积在不同分辨率级别上融合图像和雷达特征图。
- 实现了对离散状态图像特征和连续几何信息的编码。
- 设计出了一种新颖、可靠且高效的三维目标检测器。
- 实验结果表明，在KITTI和大规模三维目标检测基准测试中，相对于现有技术有显著的提高。
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