本文介绍了基于激光雷达和单目摄像头的三维目标检测方法，提出了半监督主动学习框架和新型管道，显著提升了检测性能并降低了标注成本，验证了在KITTI和Waymo数据集上的有效性。

本文介绍了一种新型三维检测技术，结合单目摄像头与LiDAR数据，通过点云几何结构改进视觉-语言模型，提升了分类和分割任务的准确率。研究表明，该方法在KITTI和JackRabbot数据集上表现优异，并提出了多模态视觉定位任务，显著增强了3D场景理解能力。

本文提出了一种基于单目摄像头和LiDAR的3D多人姿态估计方法，利用多模态融合和时间信息指导网络学习，避免依赖3D姿态注释。实验结果表明，该方法在准确性和泛化能力上表现优越。

本文提出了一种基于单目摄像头和LiDAR的3D多人姿态估计方法，结合多模态融合策略和时间信息进行网络学习，实验结果表明该方法具有优越性和良好的泛化能力。