摘要

本文提出利用多个相关任务来实现高精度的多传感器三维目标检测。为此，我们设计了一种端到端可学习的架构，该架构能够联合推理二维与三维目标检测、地面估计以及深度补全任务。实验结果表明，这些任务之间具有良好的互补性，通过在不同层次上融合信息，有助于网络学习到更优的特征表示。尤为重要的是，我们的方法在KITTI基准测试中于二维、三维及鸟瞰图（BEV）目标检测任务上均取得领先性能，且具备实时推理能力。