主要观点：自动驾驶系统开发者需确保检测器处理多种天气、遮挡和物体大小情况且不耗尽硬件资源，传统 CNN 管道在许多场景已达瓶颈，本文探讨用于 3D 检测的高级 Transformer 架构等。
关键信息：

• 介绍 DETR 变体用于多视图几何，如 Deformable DETR 等可利用几何线索对齐多相机数据。
• 阐述通过稀疏卷积等处理 LiDAR - 相机融合，如构建稀疏卷积层等。
• 提到以基于查询的生成方式预测稀疏车道或道路边界，如从 BEV 特征图解码多段线。
• 讨论部署和同步方面，包括时间戳对齐、并行数据加载及内存和吞吐量处理。
• 展望未来工作，如统一传感器流、在线域适应和概率占用等。
  重要细节：
• Deformable3DTransformer 中通过偏移学习检索相关特征，融合 BEV 和相机特征形成单序列等。
• SparseBEVBackbone 利用稀疏卷积框架减少内存使用。
• LiDARCameraFusion 通过交叉注意力融合激光雷达和相机数据。
• HybridLaneHead 从 BEV 特征图解码多段线。
• 同步方面提到多种处理方式及现代框架可缓解瓶颈。