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会编程的加缪

文献总结：TPAMI综述BEV感知—Delving into the devils of bird‘s-eye-view perception文章摘要：鸟瞰视图（BEV）强大的学习表征能力已成为感知任务的主流表征视图，并吸引了工业界与学术界的广泛关注。大部分实现自动驾驶目标监测、语义分割、追踪任务的传统算法都是在前向视图或透视试图中进行的。然而，随着传感器的配置越来越复杂，从不同传感器融合多源信息，以及在对不同传感器数据进行统一表征变得越来越重要。BEV感知的本质优点，使得其能直观地表示周围场景、方便多传感器数据融合。此外，在BEV空间中表征目标，能为感知的下游任务——规划和控制提供极大的便利。目前，BEV感知主要需要考虑四个核心问题如下：1

【TPAMI-2024】EfficientTrain++帮你降低网络训练的成本写在前面：本博客仅作记录学习之用，部分图片来自网络，如需引用请注明出处，同时如有侵犯您的权益，请联系删除！

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TPAMI 2023 | Temporal Perceiver：通用时序边界检测方法本文介绍一下今年我们组被T-PAMI 2023收录的时序边界检测工作 Temporal Perceiver: A General Architecture for Arbitrary Boundary Detection。

TPAMI, 2023 | 用压缩隐逆向神经网络进行高精度稀疏雷达成像注1:本文系“无线感知论文速递”系列之一,致力于简洁清晰完整地介绍、解读无线感知领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于Nature/Science及其子刊;MobiCom, Sigcom, MobiSys, NSDI, SenSys, Ubicomp;JSAC,雷达学报等)。本次介绍的论文是:<2023, IEEE TPAMI, CoIR: Compressive Implicit Radar> 文章DOI: 10.1109/TPAMI.2023.3301553。