自动驾驶

BEVDilation: LiDAR-Centric Multi-Modal Fusion for 3D Object Detection

BEVDilation：以LiDAR为中心的多模态融合用于3D目标检测

Guowen Zhang, Chenhang He, Liyi Chen, Lei Zhang

专题命中 感知 ：LiDAR(title,abstract)；BEV(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 BEVDilation提出以LiDAR为中心的多模态融合方法，通过稀疏体素扩张和语义引导BEV扩张模块提升3D目标检测性能，有效缓解深度误差带来的空间错位问题。

Comments Accept by AAAI26

Image-Based Relocalization and Alignment for Long-Term Monitoring of Dynamic Underwater Environments

基于图像的重定位与对齐用于动态水下环境的长期监测

Beverley Gorry, Tobias Fischer, Michael Milford, Alejandro Fontan

机构 * Queensland University of Technology（昆士兰理工大学） 纠错

专题命中 感知 ：BEV(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出了一种结合VPR、特征匹配和图像分割的方法，用于水下环境的长期监测，并引入了首个大规模水下VPR基准测试。

Journal ref Proceedings of the 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, pp. 10749-10756, 2025

Detect Anything 3D in the Wild

在野外检测任意3D对象

Hanxue Zhang, Haoran Jiang, Qingsong Yao, Yanan Sun, Renrui Zhang, Hao Zhao, Hongyang Li, Hongzi Zhu, Zetong Yang

机构 * OpenDriveLab at Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室开放驾驶实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； CUHK MMLab（香港大学多模态实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； GAC R&D Center（广汽研发中心） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DetAny3D通过结合2D基础模型知识和3D解释器，实现了在任意相机配置下检测任意新物体的3D检测基础模型。

Near-Memory Architecture for Threshold-Ordinal Surface-Based Corner Detection of Event Cameras

近内存架构用于事件相机的阈值序表面基于的角点检测

Hongyang Shang, An Guo, Shuai Dong, Junyi Yang, Ye Ke, Arindam Basu

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 提出一种近内存架构用于高效实现事件相机的阈值序表面角点检测，显著降低延迟和能耗，验证其在低电压下的稳定性和有效性。