RopeBEV：一种鸟瞰视角下的多相机路边感知网络
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对路边场景的多相机鸟瞰视角感知缺乏有效解决方案的问题，提出了RopeBEV，首个密集多相机BEV方法。通过引入BEV增强和CamMask、ROIMask技术，RopeBEV有效解决了相机姿态多样性、相机数量不确定性、感知区域稀疏性和方向角模糊等挑战，在真实高速公路数据集RoScenes上取得第一名，并在覆盖超过50个交叉口和600台相机的城市数据集上展示了其实际价值。
RoScenes是一个多视角路边感知数据集，为Bird's Eye View方法的发展提供参考。数据集包含大量数据和3D注释，通过RoBEV方法实现了有效的2D-3D特征分配。该方法在验证集上领先于最先进方法。
