在自動駕駛技術(shù)迅速發(fā)展的今天，Nullmax紐勱再次向世界展示了其卓越的創(chuàng)新能力和技術(shù)實力。當?shù)貢r間6月17日，為期5天在美國西雅圖舉行的IEEE國際計算機視覺與模式識別會議（CVPR 2024）CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）召開。Nullmax紐勱感知部門的3D目標檢測研究《Enhancing 3D Object Detection with 2D Detection-Guided Query Anchors》成功入選CVPR 2024！這份榮譽不僅彰顯了Nullmax紐勱在計算機視覺領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，也標志著其前沿技術(shù)持續(xù)獲得國際頂級會議的認可。

CVPR被譽為計算機視覺和模式識別領(lǐng)域的頂級會議，迄今已經(jīng)舉辦了40次會議。據(jù)官方數(shù)據(jù)表示，本屆會議共收到11532篇有效論文投稿，接收了其中2719篇，錄用率為23.6%，比例低于往年。其收錄的論文代表了計算機視覺領(lǐng)域的最新發(fā)展方向和最高研究水平。Nullmax紐勱的研究成果能夠在如此嚴苛的錄用標準中脫穎而出，充分展示了其在自動駕駛感知技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位和影響力。

在這篇入選的論文中，Nullmax紐勱提出了一種名為QAF2D（Query Anchor From 2D）的多相機3D目標檢測新方法。該方法通過2D檢測結(jié)果引導生成3D查詢錨點（Query Anchor），顯著提升了多相機3D目標檢測的性能。同時，Nullmax紐勱還利用視覺提示（Visual Prompt）設計了一套兩階段的優(yōu)化方法，讓2D和3D檢測器共用圖像特征提取網(wǎng)絡，有效降低了模型訓練和部署的資源消耗。

實驗結(jié)果顯示，QAF2D方法在nuScenes數(shù)據(jù)集上取得了顯著的性能提升，平均提升1.18% NDS和1.74% mAP，最大提升達到2.3% NDS和2.7% mAP。這一成果對于提升自動駕駛系統(tǒng)的整體表現(xiàn)，尤其是增強系統(tǒng)駕駛的安全性具有重要意義。將QAF2D應用到實際的量產(chǎn)車型上，有望進一步提升智能駕駛的整體性能，同時降低部署和開發(fā)時的硬件資源需求。

作為一家在行業(yè)前沿的自動駕駛技術(shù)企業(yè)，Nullmax紐勱自成立以來一直致力于產(chǎn)品技術(shù)開發(fā)和量產(chǎn)項目落地。如今，公司正在加速推進量產(chǎn)的同時，不斷擴大對新一代技術(shù)的研發(fā)，以打造更高階的自動駕駛形態(tài)。

Nullmax紐勱在自動駕駛感知技術(shù)領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新和突破，此次論文入選CVPR 2024，再次證明了其技術(shù)實力和行業(yè)領(lǐng)先地位。Nullmax紐勱堅信，通過不懈的努力和不斷的探索，Nullmax紐勱將繼續(xù)引領(lǐng)自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，為智能駕駛的普及和安全貢獻力量。同時，Nullmax紐勱也期待與更多合作伙伴攜手共進，共同推動自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展。