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最近，浪潮信息算法团队的“IEI-BEVFusion++”算法模型在权威自动驾驶竞赛nuScenes的最新评测中表现出色，取得了77.6%的nuScenes Detection Score(NDS)高分，创下了历史最高成绩，成功完成了3D目标检测全榜单登顶。这次的突破再次证明了该算法团队在面向融合感知自动驾驶领域中的实力。 目前，nuScenes数据集是自动驾驶领域中最流行的公开数据集之一。它采集自波士顿和新加坡的实际自动驾驶场景，并且是第一个兼容摄像头、激光雷达和毫米波雷达等多种传感器，并方便实现360度全传感器覆盖的数据集。该数据集提供了丰富的标注信息，包括二维、三维物体标注、点云分割和高精地图等，共拥有1000个场景，包含140万帧图像、39万帧激光雷达点云数据、23个物体类别和140万个三维标注框，标注量比KITTI数据集高出7倍以上。 在自动驾驶领域中，Lidar与Camera融合的3D多模态架构被视为感知系统的主流模式架构，因为它为实现高鲁棒、高精度的3D目标检测提供了至关重要的信息输入。这次“IEI-BEVFusion++”算法模型的创新之处在于应用了3D多模态融合架构思路，将Lidar与Camera形成有效的交互融合，进一步优化了模型的检测精度。这一新思路解决了将两种截然不同的模态几何和语义特征在一个表示空间内相结合所面临的挑战，同时也提高了模型的训练速度。 为了实现这一突破，IEI-BEVFusion++算法模型采用了更有效的多模态训练架构、精细的特征提取网络和强大的数据预处理能力，使Lidar与Camera更加高效地进行特征提取和融合优化。此外，该算法模型还实现了三大核心技术突破，包括基于更有效的多模态训练架构实现mAP平均提升2%+，采用多尺度Lidar的特征融合技术，大幅提升目标的3D检测能力，并创新设计Lidar与Camera同步贴图来增强样本的均衡性和多样性，保证不同模态间的数据协调与同步。最终，IEI-BEVFusion++算法模型成功登顶3D目标检测任务(nuScenes detection task)全赛道榜单，将关键性指标NDS提升至77.6%。 总之，浪潮信息算法团队的“IEI-BEVFusion++”算法模型在自动驾驶领域中的突破将为业内提供更具通识性的解决方案，未来将有望践行多角度切入，发挥算法、算力融合的全栈解决方案能力，推动自动驾驶领域的技术创新发展。AI中国网 https://www.cnaiplus.com
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