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nvautonet：快速准确的360DEG 3D自动驾驶视觉感知
实现强大而实时的3D感知是自动驾驶汽车的基础。虽然大多数现有的3D感知方法优先考虑检测准确性，但十个忽略了关键方面，例如计算效率，板载芯片部署友好性，对传感器安装偏差的韧性以及对各种VE-HILE类型的适应性。为了应对这些挑战，我们提出了nvautonet：一种专业的鸟类视图（BEV）感知网络 - 针对自动化车辆的明确量身定制。nvautonet将同步的相机图像作为输入，并预测3D信号（例如障碍物，自由空间和停车位）。NVAUTONET架构（图像和Bev Back-bones）的核心依赖于有效的卷积网络，该网络使用Tensorrt优化了高性能。我们的图像到BEV转换采用简单的线性层和BEV查找表，从而确保了快速推理速度。Nvautonet在广泛的专有数据集中受过培训，在NVIDIA DRIVE ORIN SOC上以每秒53帧的速度运行，始终达到升高的感知精度。值得注意的是，Nvautonet表现出对不同汽车模型产生的偏差偏差的韧性。此外，Nvautonet在适应各种车辆类型方面表现出色，这是通过廉价模型的微调程序来促进的，可以加快兼容性调整。
7511 - CW - K-LITE
C 范围：0 - 360DEG C 范围：0 - 360DEG C 范围：0 - 360DEG C 范围：0 - 360DEG C 间隔：10.0DEG C 间隔：10.0DEG C 间隔：10.0DEG 范围：0 - 90DEG 范围：0 - 90DEG 范围：0 - 90DEG 范围：0 - 90DEG 间隔：1.0DEG 间隔：1.0DEG 间隔：1.0DEG 间隔：1.0DEG γγγγ γγγγ 测试速度：高 测试速度：高 测试速度：高 测试速度：高 测试系统：EVERFINE GO-R5000_V2 SYSTEM V2.00.417 测试系统：EVERFINE GO-R5000_V2 SYSTEM V2.00.417 测试系统：EVERFINE GO-R5000_V2 SYSTEM V2.00.417 测试系统：EVERFINE GO-R5000_V2 SYSTEM V2.00.417 温度：25.3DEG 温度：25.3DEG 温度：25.3DEG 温度：25.3DEG 湿度：65.0% 湿度：65.0% 湿度：65.0% 湿度：65.0% 测试距离：1.825m [K=1.0000] 测试距离：1.825m [K=1.0000] 测试距离：1.825m [K=1.0000] 测试距离：1.825m [K=1.0000] 操作员：K-LITE 操作员：K-LITE 操作员：K-LITE运营商：K-LITE 测试日期：2020年1月27日 测试日期：2020年1月27日 测试日期：2020年1月27日 测试日期：2020年1月27日 备注：备注：备注：备注：
一个约束的神经辐射场（NERF），用于在一个角度完美捕获输入图像，简化了现有的图像到3D方法TLDR：
Xu，Dejia等。“ Neurallift-360：将野外2D照片提升到具有360度视图的3D对象。”IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录。2023。2。