BEVNeXt：复兴稠密的 BEV 框架用于三维物体检测

BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-04T00:00:00Z

本研究提出了一种高效的基于BEV的3D检测框架BEVENet，通过卷积架构设计，克服了ViT模型的局限性，保持了BEV方法的有效性。实验证明，BEVENet在NuScenes挑战赛中比当代方法快3倍，获得0.456的平均精确度和0.555的nuScenes检测分数，推断速度为47.6帧每秒。这是首次实现如此显著的BEV方法效率改进的研究，突显了它们在实际自动驾驶应用中的可行性提升。