今天上午，計算機視覺領域頂會CVPR公布了最終的論文接收結果，Nullmax感知部門的3D目標檢測研究《Enhancing 3D Object Detection with 2D Detection-Guided Query Anchors》入選CVPR 2024，技術實力再獲權威認可。

CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）是計算機視覺和模式識別領域的頂級會議，其收錄的論文代表了計算機視覺領域的最新發(fā)展方向和最高研究水平。作為計算機視覺領域的世界三大頂會之一，CVPR在全球范圍內有著極其廣泛的影響力和嚴苛的錄用標準。研究成果入選CVPR，也標志著Nullmax的創(chuàng)新成果和前沿技術持續(xù)獲得國際頂級會議認可。

論文中，Nullmax提出了一種提升3D目標檢測的新方法QAF2D（Query Anchor From 2D），通過2D檢測結果指導生成3D查詢錨點（Query Anchor），顯著提升了多相機3D目標檢測的性能。同時，Nullmax利用視覺提示（Visual Prompt）設計了一套兩階段的優(yōu)化方法，讓2D和3D檢測器共用圖像特征提取網絡，在不影響3D檢測器性能的情況下，降低模型訓練和部署的資源消耗。

在nuScenes數據集上，Nullmax將QAF2D集成到了三種常見的基于查詢的3D目標檢測器中。實驗結果顯示，QAF2D 方法在 nuScenes 數據集上取得了顯著的性能提升，平均提升 1.18% NDS 和 1.74% mAP，最大提升為 2.3% NDS 和 2.7% mAP。

在自動駕駛當中，3D目標檢測是障礙物檢測等任務的關鍵技術。更好的3D目標檢測性能，可以提升自動駕駛系統的整體表現，尤其是增強系統駕駛的安全性。將QAF2D應用到實際的量產車型上，將可以進一步提升智能駕駛的整體表現，同時降低部署和開發(fā)時的硬件資源需求。

作為一家領先的自動駕駛技術企業(yè)，Nullmax擁有強大的技術團隊和一流的研發(fā)實力，未來Nullmax將繼續(xù)探索3D目標檢測的最新技術，不斷提升感知系統的性能和魯棒性，將研究成果應用于實際場景，為自動駕駛技術的落地貢獻力量。

審核編輯：劉清