日前，歐洲計算機視覺國際會議 ECCV 2024公布論文錄用結(jié)果，Nullmax感知團隊的目標(biāo)檢測論文《SimPB: A Single Model for 2D and 3D Object Detection from Multiple Cameras》成功入選，卓越視覺感知能力再獲國際頂級學(xué)術(shù)會議認可。

ECCV是計算機視覺領(lǐng)域的全球三大頂會之一，由歐洲計算機視覺協(xié)會（ECVA）主辦，每兩年一屆。ECCV不僅集聚了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的最新研究，吸引了全球頂尖實驗室和研究所的優(yōu)質(zhì)工作，而且有著極為嚴苛的錄用標(biāo)準，論文水平備受認可。

在論文中，Nullmax提出了統(tǒng)一的目標(biāo)檢測模型，能夠以端到端、單階段的方式同時檢測透視視圖中的 2D 目標(biāo)和 BEV 空間中的 3D 目標(biāo)，并自動實現(xiàn)2D-3D Box之間的關(guān)聯(lián)，通過循環(huán)迭代的方式將2D和3D的結(jié)果持續(xù)交互，充分發(fā)揮圖像空間和BEV空間的檢測優(yōu)勢，實現(xiàn)了出色的多相機2D和3D檢測效果。

對自動駕駛而言，視覺感知是一項關(guān)鍵技術(shù)，尤其是利用車輛周身的多顆相機準確全面地感知周圍環(huán)境，意義重大。從基礎(chǔ)的2D目標(biāo)檢測，到基于多相機配置直接在BEV空間推理3D目標(biāo)，在復(fù)雜的自動駕駛應(yīng)用中都發(fā)揮著重要作用。靈活運用不同的感知算法，不僅可以實現(xiàn)最佳的感知性能，而且可以提升自動駕駛系統(tǒng)整體的魯棒性，提升安全。

比如，圖像空間的2D檢測極為成熟，在遠距離和小目標(biāo)檢測方面優(yōu)勢明顯，如果將2D檢測信息用于BEV空間的3D檢測，那么自動駕駛整體的檢測性能可以進一步提升，改善漏檢、誤檢、感知不遠的情況。而Nullmax提出的新方法SimPB，不僅實現(xiàn)了2D和3D信息的同時輸出，而且循環(huán)迭代、持續(xù)交互，感知性能更加優(yōu)秀。在高階智駕功能和多相機配置日益普及的當(dāng)下，這一方法擁有巨大的應(yīng)用價值。

同樣在今年，Nullmax在視覺感知方面的另一項研究《Enhancing 3D Object Detection with 2D Detection-Guided Query Anchors》也獲得了計算機視覺頂會CVPR 2024的錄用，研究成果接連獲得全球認可，持續(xù)證明了Nullmax在自動駕駛方面的卓越技術(shù)能力，尤其是國際頂尖的視覺感知技術(shù)。

編后語

一直以來，Nullmax專注于打造視覺為主的平臺化自動駕駛系統(tǒng)，在前沿技術(shù)的研發(fā)和落地方面取得了眾多進展，技術(shù)成果持續(xù)投入應(yīng)用。隨著商業(yè)化步伐不斷提速，Nullmax將繼續(xù)深化最新技術(shù)的研發(fā)，持續(xù)打造獨特的自動駕駛產(chǎn)品方案。