多模态融合3D目标检测教程（视频+答疑）

多模态融合3D目标检测教程（视频+答疑）资源简介:

目前自动驾驶的感知解决方案中，存在两大主要路线：一个是纯视觉的路线，即基于BEV感知和单目3D的方法，其主要优点是成本低，代表性的业界公司为Telsa；另一个便是多模态融合感知路线，其主要优点是性能好且系统鲁棒性高，代表性科技公司为Google Waymo。目前而言，这两个方案没有绝对的好坏之分。多模态3D检测由于引入了其它传感器的数据，在性能上相比于纯视觉方案有明显优势，是各大自动驾驶公司研究的热点，都在抢滩落地！

多模态三维目标检测在自动驾驶中扮演着重要的角色，优势非常突出，和视觉方案取长补短：

1. 环境感知能力提升：自动驾驶系统需要准确地感知和理解道路环境，包括检测和跟踪其他车辆、行人、自行车、交通标志等。多模态三维目标检测结合了多个感知模态（如图像、点云、声音等），能够提供更全面、准确的环境感知信息，帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境。
2. 目标检测准确性增强：传统的基于摄像头的二维目标检测容易受到光照、遮挡等因素的影响，可能导致误检或漏检。而多模态三维目标检测结合了多个感知模态的信息，可以提供更多的几何和语义特征，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。这对于自动驾驶系统的安全性和可靠性至关重要。
3. 复杂场景和挑战的应对：自动驾驶面临着各种复杂的驾驶场景和挑战，如夜间驾驶、恶劣天气条件、遮挡物等。多模态三维目标检测技术通过结合多个感知模态的信息，能够克服这些挑战，提供更可靠的目标检测结果。例如，在夜间驾驶中，通过结合红外图像和点云数据，可以有效地检测到障碍物和行人，提高驾驶系统的安全性。
4. 智能决策和规划的支持：多模态三维目标检测为自动驾驶系统提供了更准确的目标信息，有助于系统进行智能决策和规划。通过准确地检测和跟踪周围的车辆、行人和障碍物，自动驾驶系统可以更好地预测它们的行为，并做出相应的决策，如避让、变道、停车等，以确保行驶的安全性和效率。

资源目录:

├── 自动驾驶多模态融合3D目标检测教程（视频+答疑）
│ │ ├── 四、多模态之深度特征融合
│ │ │ ├── 004.4.4 autoalign_v2.mp4
│ │ │ ├── 014.4.13 代码详解part2.mp4
│ │ │ ├── 003.4.2.2 EPNet++.mp4
│ │ │ ├── 017.4.15 Transfusion环境配置演示.mp4
│ │ │ ├── 010.第四章总结.mp4
│ │ │ ├── 001.4.1 特征级融合方法介绍.mp4
│ │ │ ├── 013.4.12 代码详解part1.mp4
│ │ │ ├── 012.4.11 代码部署过程.mp4
│ │ │ ├── 011.4.10 EPNet-EPNet++代码实战.mp4
│ │ │ ├── 002.4.2.1 EPNet.mp4
│ │ │ ├── 005.4.5 deepfusion.mp4
│ │ │ ├── 016.4.14 Transfusion代码实战介绍.mp4
│ │ │ ├── 007.4.7 deepinteraction.mp4
│ │ │ ├── 006.4.6 Transfusion.mp4
│ │ │ ├── 009.4.9 SparseFusion.mp4
│ │ │ ├── 018.4.16 Transfusion代码详解.mp4
│ │ │ ├── 008.4.8 CMT.mp4
│ │ ├── 一、多模态感知基础介绍
│ │ │ ├── 003.1.1 自动驾驶系统介绍.mp4
│ │ │ ├── 001.多模态感知基础介绍PPT.pdf
│ │ │ ├── 004.1.2 多模态感知的常用传感器.mp4
│ │ │ ├── 002.1.0 课程介绍.mp4
│ │ │ ├── 006.1.4 常用公开数据集.mp4
│ │ │ ├── 005.1.3 相关2D和3D感知基础知识.mp4
│ │ ├── 五、多模态之后期结果融合
│ │ │ ├── 002.5.2 CLOCs算法详解.mp4
│ │ │ ├── 004.第五章总结.mp4
│ │ │ ├── 001.5.1 后融合方法介绍.mp4
│ │ │ ├── 003.5.3 Fast-CLOCs.mp4
│ │ ├── 三、多模态之前期输入融合
│ │ │ ├── 002.3.1 前融合方法介绍.mp4
│ │ │ ├── 004.3.3 PointAugmenting.mp4
│ │ │ ├── 003.3.2 PointPainting.mp4
│ │ │ ├── 001.第三章 前融合方法PPT.pptx
│ │ │ ├── 011.3.6 本章总结.mp4
│ │ │ ├── 005.3.4 MVP.mp4
│ │ │ ├── 009.3.5.4 代码详解2.mp4
│ │ │ ├── 008.3.5.3 代码详解1.mp4
│ │ │ ├── 010.3.5.5 实战效果.mp4
│ │ │ ├── 006.3.5.1 MVP代码实战：环境搭建.mp4
│ │ │ ├── 007.3.5.2 MVP代码实战：配置资料.docx
│ │ ├── 六、BEV 时序多模态 3D 检测
│ │ │ ├── 003.6.3 BEV融合方法详解.mp4
│ │ │ ├── 002.6.2 常见的时序建模方式.mp4
│ │ │ ├── 001.6.1 基于时序感知方法的优势.mp4
│ │ │ ├── 004.6.4 BEVFusion4D网络详解.mp4
│ │ │ ├── 005.6.5 本章总结.mp4
│ │ ├── 二、3D 目标检测
│ │ │ ├── 002.2.1二维和三维目标检测的异同点.mp4
│ │ │ ├── 004.2.3基于激光雷达的3D目标检测.mp4
│ │ │ ├── 005.2.4.基于融合的3D目标检测.mp4
│ │ │ ├── 006.2.5本章总结.mp4
│ │ │ ├── 003.2.2基于图像的3D目标检测.mp4
│ │ │ ├── 001.3D目标检测PPT.pptx