PolarFormer: 使用极坐标变换器的多相机3D物体检测

PolarFormer: 使用极坐标变换器的多相机3D物体检测

PolarFormer [AAAI 2023] PolarFormer: Multi-camera 3D Object Detection with Polar Transformers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PolarFormer

1. 项目基础介绍与主要编程语言

PolarFormer是一个开源项目，由复旦大学的研究团队开发，旨在通过使用极坐标系统进行多相机3D物体检测。该项目基于深度学习技术，并在Python语言环境下实现。项目利用极坐标变换器（Polar Transformer）来提高鸟瞰视图（BEV）中3D物体检测的准确性，通过处理多相机2D图像输入来实现这一目标。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能包括：

• 极坐标变换器（Polar Transformer）: 利用极坐标系统代替传统的直角坐标系，更好地适应车辆自身的视角和成像几何特性。
• 交叉注意力机制: 设计了一种基于交叉注意力的检测头，可以处理不规则极坐标网格，不受输入结构形状的限制。
• 多尺度表示学习策略: 针对极坐标距离维度上物体尺度的不确定性，引入了多尺度表示学习策略，以适应不同尺度的物体检测。
• 性能优势: 在nuScenes数据集上的实验表明，PolarFormer在3D物体检测方面显著优于现有的方法，并在鸟瞰图语义分割任务上表现出竞争力。

3. 项目最近更新的功能

项目最近更新的功能包括：

• 代码发布: 2022年11月25日，PolarFormer的检测代码已经发布，供社区使用和进一步研究。
• 论文发布: 2022年7月1日，PolarFormer的论文已经在arXiv上发布，提供了详细的研究背景和实验结果。
• 性能提升: 2022年5月18日，PolarFormer在nuScenes 3D物体检测排行榜上达到了57.2%的NDS和49.3%的mAP，表现出色的性能。
• 无外部数据性能: 2022年5月16日，PolarFormer-pure在无外部数据的情况下，在nuScenes 3D物体检测排行榜上达到了54.3%的NDS和45.7%的mAP，展示了其强大的性能。

通过这些更新，PolarFormer进一步巩固了其在多相机3D物体检测领域的领先地位。

PolarFormer [AAAI 2023] PolarFormer: Multi-camera 3D Object Detection with Polar Transformers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PolarFormer