InsFusion：重新思考基于实例的激光雷达-摄像头融合用于3D目标检测
计算机视觉与模式识别
2025-11-18 v2
摘要
从多视图摄像头和激光雷达进行三维目标检测是自动驾驶和智能交通系统中的关键组成部分。然而，在基本特征提取、视角变换和特征融合过程中，噪声和误差会逐渐累积。为此，我们提出InsFusion，该方法可从原始和融合特征中提取提案，并利用这些提案查询原始特征，从而减轻累积误差的影响。此外，通过对原始特征应用注意力机制，进一步减轻了累积误差的影响。在nuScenes数据集上的实验表明，InsFusion与各种先进的基线方法兼容，并为3D目标检测提供了新的状态最佳性能。
引用
@article{arxiv.2509.08374,
title = {InsFusion: Rethink Instance-level LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection},
author = {Zhongyu Xia and Hansong Yang and Yongtao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.08374},
year = {2025}
}
备注
NeurIPS 2025 workshop