A Survey on 3D Object Detection Methods for Autonomous Driving Applications

机译：自动驾驶应用的3D对象检测方法概述

机译：通过深度学习进行对象识别和检测，以实现自动驾驶应用

机译：单眼3D对象检测使用双重二次自动驾驶

机译：各种对象类型的雷达和激光雷达目标签名以及自动驾驶应用的扩展对象跟踪方法的评估

机译：用于驾驶数据收集和对象检测算法的仿真框架，以帮助自动车辆仿真人类驾驶风格

机译：Dual-NMS：一种从航空影像目标检测结果中自动删除错误检测框的方法

机译：GS3D：自主驾驶有效的3D对象检测框架

机译：一种学习方法和学习设备，它与V2V通信获取的其他自主车辆的空间检测结果与其自己的自主车辆的空间检测结果集成，以及使用此{学习方法和学习设备进行集成对象的测试方法和测试设备 通过来自其他自主车辆的V2V通信获取的检测信息，其具有目前自主车辆生成的对象检测信息，以及使用相同的测试方法和测试设备}

机译：一种学习方法和学习设备，用于将另一辆自动驾驶汽车的空间检测结果与通过V2V通信获取的自己的自动驾驶汽车的空间检测结果进行积分，以及一种使用该学习方法和学习设备的测试方法和测试设备。将通过V2V通信从其他自治车辆获取的目标检测信息与当前自主车辆生成的目标检测信息集成在一起的装置，测试方法和测试装置，使用相同的方法

机译：用于更新自动驾驶应用中对象检测模型的视觉分析平台