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CVPR 2022 | 即插即用!华南理工开源VISTA:双跨视角空间注意力机制实现3D目标检测SOTA

LiDAR (激光雷达)是一种重要的传感器,被广泛用于自动驾驶场景中,以提供物体的精确 3D 信息。因此,基于 LiDAR 的 3D 目标检测引起了广泛关注。许多 3D 目标检测算法通过将无序和不规则的点云进行体素化,随后利用卷积神经网络处理体素数据。然而,3D 卷积算子在计算上效率低下且容易消耗大量内存。为了缓解这些问题,一系列工作利用稀疏 3D 卷积网络作为 3D 骨干网络来提取特征。如图 1 所示,这些工作将 3D 特征图投影到鸟瞰图 (BEV) 或正视图 (RV) 中,并且使用各种方法从这些 2D 特征图生成对象候选 (Object Proposals)。

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