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原文链接：https://arxiv.org/abs/2304.143401.引言  目前的3D目标检测工作都使用模态的密集表达（如BEV、体素、点云），但由于我们只对实例/物体感兴趣，这种密集表达是冗余的。此外，背景噪声对检测有害，且将多模态对齐到同一空间很耗时。  相反，稀疏表达很高效且能达到SotA性能。通常，使用稀疏表达的方法使用物体查询表示物体或实例，并与原始图像和点云特征交互。  本文

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论文名：Multi-SensorFusionforRobustAutonomousFlightinIndoorandOutdoorEnvironmentswithaRotorcraftMAVAbstract我们提出了一种模块化和可扩展的方法来集成来自多个异构传感器的噪声测量，这些传感器在不同和不同的时间间隔内产生绝对或相对观测，并为自动飞行提供平滑和全局一致的实时位置估计。我们描述了一个新的1.9

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ASimpleBaselineforBEVPerceptionWithoutLiDAR本文介绍一篇简单的BEV语义分割模型，这篇文章出彩的是消融实验部分，分析了哪些因素对BEV语义分割影响比较大，此外还分析了如何更好使用Radar数据提高感知性能。项目链接为：https://simple-bev.github.io/文章目录1.Simple-BEVModel2.Experiments2.1Unif

瑞士苏黎世大学StephenWeiss对基于EFK松耦合传感器融合定位研究非常深入，以下是他的相关论文和开源代码，可以详细阅读，最后附上了本人阅读的相关博客。1.论文[1]VisionBasedNavigationforMicroHelicopters,2012[2]ARobustandModularMulti-SensorFusionApproachAppliedtoMAVNavigation,

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题目：Perception-AwareMulti-SensorFusionfor3DLiDARSemanticSegmentation中文：用于3DLiDAR语义分割的多传感器感知融合来源：ICCV2021链接：https://arxiv.org/abs/2106.15277v2个人觉得有用的和自己理解加粗和（）内表示，尽量翻译的比较全，有一些官方话就没有翻译了，一些疑惑的地方欢迎大家探讨。[]内

该论文是ASimpleBaselineforBEVPerceptionWithoutLiDAR的最新版本，针对的任务为图像(+雷达)的BEV分割。原文链接：https://arxiv.org/abs/2206.07959I.引言目前，基于图像的3D目标检测中，图像特征“提升”到BEV平面的方案主要包括使用单应性直接变换、使用深度估计变换、使用MLP变换、以及使用几何感知的transformer或跨

Multi-Sensor指标定好的LiDAR-Camera系统。

目录网络点云分支图像分支Point-wiseFusion3Dboxestimation&RoICropDepthCompletion分支Loss实验文章Multi-TaskMulti-SensorFusionfor3DObjectDetection2019CVPR该文章使用了相机和激光雷达传感器融合方法检测3DObject，使用了一个网络解决多任务，并且多个子任务是为了3DObjectDetect

OpenCalib是上海AI实验室开发的一款开源的自动驾驶传感器标定工具箱，其中包含了这一领域的一整套自动驾驶相关标定方法。传感器的精确标定是自主车辆多传感器感知与定位系统的前提条件。传感器的内参数标定是获取传感器内部的映射关系，外参数标定是将两个或多个传感器转换为一个统一的空间坐标系。大多数传感器在安装后都需要进行标定，以保证传感器测量的准确性。为此，我们提出了OpenCalib，一个包含丰富的

原文链接：https://arxiv.org/abs/2205.135421.引言为找到多传感器数据的统一表达，最直接的方法是将激光雷达点云投影到图像上，但这样做会带来严重的几何扭曲（如下图(a)所示），对于3D物体识别等几何导向任务而言不那么有效。最近的融合方法将图像语义信息、CNN特征或是来自图像的虚拟点附加到激光雷达点云，然后使用现有的激光雷达方法进行3D检测。这些方法对BEV分割等语义导向

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DeepContinuousFusionforMulti-Sensor3DObjectDetectionECCV20181.摘要+intro如何设计能够更好地利用多种模态的三维探测器仍然是一个有待解决的问题。本文提出了一种基于鸟瞰(BEV)的三维目标检测器，通过学习将图像特征投影到BEV空间进行融合，设计了一种端到端的可学习结构，利用连续卷积对不同分辨率的图像和LIDAR特征图进行融合。提出的连续

Abstract产生3D轨迹，将问题公式化为可以解决的线性问题，并使用端对端的卷积网络进行检测和匹配Introduction1.将问题定义为深层结构中的推论问题，使用卷积结果作为候选目标2.匹配成本结合了外观和运动特征（通过一个处理图像和运动的孪生网络）3.我们模型中的推断可以通过解决线性规划的前向推导完成4.可以端到端的训练Method建立了四个布尔变量分别是检测结果是TP的成本，前后两帧的两个

题目：DeepContinuousFusionforMulti-Sensor3DObjectDetection来自：Uber:MingLiangNote:没有代码，主要看思想吧，毕竟是第一篇使用RGBfeaturemaps融合到BEV特征中；KITTI3D目标检测数据可视化参阅：https://blog.csdn.net/u011507206/article/details/88972892从以下

文章目录AbstractIntroductionRelativeWorksMulti-Sensor3DObjectDetection3.1ContinuousFusionLayer3.2Multi-SensorObjectDetectionNetworkAbstract本文提出了一种新型的3D物体探测器，它可以利用激光雷达和摄像机，能进行非常精确的定位。为此，本文设计了一个端到端的可学习架构，利用

题目：DeepContinuousFusionforMulti-Sensor3DObjectDetection来自：Uber:MingLiangNote:没有代码，主要看思想吧，毕竟是第一篇使用RGBfeaturemaps融合到BEV特征中；从以下几个方面开始简述论文OpenProblemsContributionsMethodsExperimentsMyConclusion1>OpenProbl