3D Object Detection On Nuscenes

Metriken

NDS

mAAE

mAOE

mAP

mASE

mATE

mAVE

Ergebnisse

Leistungsergebnisse verschiedener Modelle zu diesem Benchmark

Vergleichstabelle

Modellname	NDS	mAAE	mAOE	mAP	mASE	mATE	mAVE
Modell 1	0.52	0.13	0.42	0.43	0.26	0.6	0.5
Modell 2	0.74	0.13	0.3	0.71	0.23	0.24	0.24
Modell 3	0.7	0.13	0.34	0.64	0.24	0.26	0.22
multimodal-virtual-point-3d-detection	0.71	0.13	0.32	0.66	0.24	0.26	0.31
Modell 5	0.71	0.12	0.36	0.68	0.24	0.27	0.26
Modell 6	0.18	0.59	0.96	0.09	0.42	0.7	1.0
Modell 7	0.61	0.13	0.54	0.54	0.26	0.38	0.29
Modell 8	0.62	0.13	0.34	0.53	0.24	0.45	0.31
Modell 9	0.38	0.18	0.54	0.3	0.27	0.72	1.17
Modell 10	0.73	0.13	0.34	0.71	0.24	0.25	0.26
Modell 11	0.72	0.13	0.37	0.69	0.25	0.26	0.27
Modell 12	0.45	0.13	0.44	0.38	0.25	0.63	1.48
Modell 13	0.45	0.11	0.52	0.33	0.26	0.63	0.61
probabilistic-and-geometric-depth-detecting	0.45	-	-	0.39	-	-	-
Modell 15	0.58	0.12	0.39	0.46	0.25	0.46	0.33
Modell 16	0.71	0.12	0.37	0.67	0.24	0.27	0.27
Modell 17	0.57	0.14	0.42	0.45	0.25	0.32	0.42
Modell 18	0.59	0.14	0.38	0.51	0.26	0.45	0.39
Modell 19	0.61	0.15	0.43	0.54	0.26	0.4	0.36
Modell 20	0.58	0.42	0.33	0.62	0.24	0.28	1.35
Modell 21	0.58	0.13	0.37	0.49	0.26	0.57	0.31
Modell 22	0.6	0.12	0.35	0.53	0.25	0.52	0.38
Modell 23	0.42	0.2	0.35	0.33	0.26	0.66	1.66
Modell 24	0.55	0.15	0.49	0.47	0.27	0.57	0.41
Modell 25	0.08	0.87	1.14	0.05	0.79	0.82	1.43
Modell 26	0.47	0.11	0.67	0.37	0.4	0.48	0.48
Modell 27	0.73	0.13	0.33	0.71	0.24	0.26	0.25
do-you-remember-the-future-weak-to-strong	0.63	-	-	0.54	-	-	-
Modell 29	0.71	0.12	0.35	0.67	0.25	0.31	0.22
Modell 30	0.59	0.13	0.37	0.52	0.25	0.56	0.39
Modell 31	0.7	0.12	0.32	0.64	0.23	0.26	0.22
Modell 32	0.59	0.13	0.42	0.46	0.25	0.31	0.32
Modell 33	0.49	0.13	0.39	0.41	0.26	0.53	0.79
Modell 34	0.77	0.13	0.28	0.75	0.22	0.22	0.19
Modell 35	0.7	0.13	0.34	0.64	0.24	0.26	0.21
Modell 36	0.08	1.0	0.79	0.01	0.64	0.86	1.39
Modell 37	0.73	0.13	0.35	0.69	0.23	0.24	0.19
Modell 38	0.49	0.14	0.59	0.41	0.26	0.48	0.7
Modell 39	0.67	0.14	0.33	0.58	0.25	0.26	0.22
Modell 40	0.54	0.12	0.41	0.44	0.26	0.54	0.48
Modell 41	0.51	0.13	0.44	0.43	0.27	0.64	0.54
Modell 42	0.74	0.13	0.32	0.72	0.24	0.25	0.27
Modell 43	0.7	0.13	0.38	0.65	0.24	0.27	0.28
Modell 44	0.63	0.12	0.32	0.55	0.25	0.51	0.28
Modell 45	0.46	0.16	0.52	0.35	0.26	0.63	0.52
Modell 46	0.76	0.13	0.33	0.76	0.23	0.24	0.23
Modell 47	0.7	0.13	0.32	0.64	0.23	0.25	0.24
Modell 48	0.68	0.12	0.36	0.61	0.24	0.28	0.22
Modell 49	0.63	0.14	0.38	0.53	0.25	0.3	0.24
class-balanced-grouping-and-sampling-for	0.63.3	-	-	0.528	-	-	-
dsvt-dynamic-sparse-voxel-transformer-with	0.73	0.14	0.30	-	0.23	0.25	0.25
Modell 52	0.55	0.13	0.87	0.48	0.25	0.32	0.34
Modell 53	0.08	0.92	0.9	0.09	0.92	0.92	1.08
Modell 54	0.59	0.13	0.36	0.51	0.25	0.55	0.4
Modell 55	0.74	0.13	0.35	0.72	0.24	0.25	0.25
Modell 56	0.52	0.11	0.48	0.34	0.26	0.35	0.27
Modell 57	0.61	0.13	0.38	0.48	0.25	0.32	0.26
Modell 58	0.62	0.13	0.44	0.54	0.26	0.34	0.33
Modell 59	0.63	0.13	0.46	0.54	0.25	0.29	0.26
Modell 60	0.59	0.12	0.35	0.5	0.25	0.54	0.34
Modell 61	0.01	0.9	1.06	0.0	1.0	1.02	0.99
ea-bev-edge-aware-bird-s-eye-view-projector	0.78	0.12	0.28	0.77	0.21	0.23	0.20
Modell 63	0.4	0.14	0.63	0.34	0.26	0.66	1.63
Modell 64	0.51	0.12	0.45	0.41	0.26	0.69	0.45
Modell 65	0.62	0.13	0.34	0.53	0.25	0.44	0.29
Modell 66	0.44	0.15	0.47	0.37	0.25	0.6	1.0
Modell 67	0.43	0.13	0.41	0.21	0.24	0.63	0.31
Modell 68	0.37	0.14	0.6	0.29	0.26	0.75	1.58
Modell 69	0.71	0.14	0.36	0.67	0.24	0.26	0.27
Modell 70	0.74	0.13	0.34	0.72	0.24	0.25	0.27
Modell 71	0.57	0.13	0.38	0.49	0.26	0.57	0.39
Modell 72	0.49	0.1	0.5	0.38	0.25	0.61	0.53
Modell 73	0.69	0.13	0.37	0.62	0.24	0.28	0.21
Modell 74	0.58	0.13	0.38	0.47	0.25	0.5	0.33
infofocus-3d-object-detection-for-autonomous	0.4	0.4	1.13	0.39	0.26	0.36	1.0
Modell 76	0.58	0.13	0.45	0.48	0.26	0.44	0.37
Modell 77	0.67	0.14	0.32	0.59	0.25	0.39	0.17
Modell 78	0.38	0.36	1.58	0.49	0.84	0.48	1.45
Modell 79	0.64	0.12	0.48	0.57	0.25	0.3	0.25
Modell 80	0.73	0.14	0.35	0.71	0.24	0.26	0.26
Modell 81	0.34	1.0	0.5	0.35	0.26	0.63	1.58
Modell 82	0.68	0.13	0.34	0.6	0.24	0.27	0.24
Modell 83	0.5	0.12	0.39	0.42	0.25	0.52	0.83
Modell 84	0.71	0.13	0.32	0.66	0.24	0.24	0.27
Modell 85	0.56	0.12	0.44	0.46	0.25	0.5	0.36
focalformer3d-focusing-on-hard-instance-for	0.75	0.13	0.33	0.72	0.24	0.25	0.23
Modell 87	0.46	0.13	0.42	0.4	0.26	0.68	0.89
ssn-shape-signature-networks-for-multi-class-1	0.57	0.31	0.43	0.46	0.26	0.37	0.26
Modell 89	0.48	0.15	0.4	0.42	0.24	0.53	0.98
Modell 90	0.7	0.13	0.38	0.65	0.24	0.26	0.27
Modell 91	0.62	0.13	0.41	0.52	0.25	0.42	0.25
Modell 92	0.14	1.0	0.61	0.05	0.43	0.82	2.08
Modell 93	0.36	0.33	0.46	0.27	0.25	0.71	1.31
ssn-shape-signature-networks-for-multi-class-1	0.62	0.09	0.43	0.51	0.24	0.34	0.27
multi-modal-3d-object-detection-by-box	0.721	-	-	0.689	-	-	-
sparc-sparse-radar-camera-fusion-for-3d	0.671	-	-	0.60	-	-	-
Modell 97	0.72	0.13	0.32	0.67	0.23	0.25	0.26
Modell 98	0.71	0.12	0.3	0.65	0.23	0.24	0.24
Modell 99	0.76	0.13	0.29	0.74	0.23	0.23	0.24
Modell 100	0.72	0.13	0.36	0.7	0.24	0.26	0.27
Modell 101	0.36	0.19	0.61	0.3	0.28	0.83	1.09
Modell 102	0.47	0.11	0.51	0.44	0.26	0.57	1.22
Modell 103	0.61	0.12	0.33	0.52	0.24	0.44	0.34
robust-multimodal-3d-object-detection-via	0.74	0.11	0.30	0.72	0.24	0.27	0.27
Modell 105	0.57	0.13	0.38	0.48	0.26	0.58	0.38
Modell 106	0.03	0.93	0.93	0.01	0.92	0.97	0.99
Modell 107	0.5	0.14	0.49	0.38	0.25	0.59	0.42
Modell 108	0.73	0.13	0.32	0.69	0.23	0.25	0.21
Modell 109	0.66	0.13	0.4	0.61	0.26	0.28	0.32
nuscenes-a-multimodal-dataset-for-autonomous	0.442	-	-	-	-	-	-
Modell 111	0.55	0.11	0.43	0.44	0.26	0.5	0.38
Modell 112	0.71	0.13	0.31	0.66	0.23	0.25	0.24
Modell 113	0.53	0.13	0.39	0.39	0.25	0.54	0.35
Modell 114	0.64	0.14	0.37	0.59	0.26	0.43	0.35
Modell 115	0.54	0.13	0.39	0.46	0.25	0.62	0.49
Modell 116	0.562	0.187	0.331	0.467	0.253	0.605	0.336
Modell 117	0.6	0.13	0.42	0.52	0.26	0.42	0.38
Modell 118	0.75	0.13	0.32	0.73	0.24	0.24	0.23
Modell 119	0.61	0.13	0.43	0.51	0.25	0.3	0.37
Modell 120	0.73	0.13	0.37	0.71	0.24	0.26	0.28
Modell 121	0.71	0.13	0.38	0.69	0.24	0.26	0.27
Modell 122	0.62	0.13	0.38	0.51	0.24	0.3	0.29
Modell 123	0.58	0.12	0.38	0.48	0.25	0.53	0.32
center-based-3d-object-detection-and-tracking	0.71	0.14	0.35	0.67	0.24	0.25	0.25
Modell 125	0.77	0.13	0.27	0.75	0.22	0.23	0.21
Modell 126	0.6	0.15	0.44	0.53	0.26	0.4	0.35
Modell 127	0.52	0.13	0.38	0.45	0.25	0.57	0.78
Modell 128	0.72	0.13	0.35	0.68	0.24	0.26	0.27
Modell 129	0.72	0.13	0.32	0.68	0.23	0.25	0.26
Modell 130	0.66	0.12	0.35	0.57	0.24	0.25	0.27
Modell 131	0.69	0.13	0.34	0.63	0.24	0.28	0.3
Modell 132	0.44	0.2	0.51	0.39	0.26	0.57	1.05
Modell 133	0.58	0.11	0.37	0.48	0.25	0.54	0.37
Modell 134	0.58	0.42	0.34	0.62	0.24	0.28	1.36
Modell 135	0.49	0.12	0.3	0.42	0.24	0.55	1.07
Modell 136	0.71	0.12	0.35	0.67	0.24	0.25	0.27
Modell 137	0.46	0.15	0.39	0.39	0.24	0.59	1.06
bevfusion-multi-task-multi-sensor-fusion-with	0.76	0.13	0.32	0.75	0.23	0.24	0.22
Modell 139	0.16	0.5	1.6	0.11	0.58	0.87	2.21
Modell 140	0.48	0.13	0.39	0.41	0.26	0.64	0.85
Modell 141	0.65	0.13	0.34	0.58	0.26	0.45	0.24
Modell 142	0.49	0.15	0.39	0.44	0.25	0.53	1.0
Modell 143	0.58	0.16	0.47	0.5	0.26	0.43	0.4
Modell 144	0.63	0.14	0.39	0.54	0.25	0.3	0.34
Modell 145	0.74	0.13	0.32	0.71	0.24	0.23	0.24
nuscenes-a-multimodal-dataset-for-autonomous	0.448	-	-	-	-	-	-
Modell 147	0.65	0.13	0.49	0.6	0.25	0.32	0.26
crn-camera-radar-net-for-accurate-robust	0.624	-	-	0.575	-	-	-
bevdet4d-exploit-temporal-cues-in-multi	0.569	0.121	0.386	0.451	0.241	0.511	0.301
Modell 150	0.6	0.13	0.38	0.5	0.24	0.45	0.32
Modell 151	0.49	0.13	0.39	0.42	0.25	0.59	0.85
Modell 152	0.54	0.13	0.39	0.45	0.25	0.57	0.48
Modell 153	0.68	0.13	0.38	0.61	0.24	0.27	0.23
Modell 154	0.35	0.38	0.87	0.3	0.27	0.45	1.0
Modell 155	0.47	0.13	0.75	0.37	0.27	0.59	0.4
Modell 156	0.72	0.13	0.37	0.69	0.24	0.25	0.22
Modell 157	0.66	0.15	0.35	0.58	0.24	0.29	0.31
Modell 158	0.47	0.16	0.44	0.43	0.26	0.54	1.02
Modell 159	0.7	0.12	0.36	0.65	0.23	0.26	0.25
Modell 160	0.08	0.87	1.16	0.05	0.79	0.82	1.43
focalformer3d-focusing-on-hard-instance-for	0.73	0.13	0.34	0.69	0.24	0.25	0.22
Modell 162	0.59	0.12	0.35	0.48	0.24	0.45	0.34
Modell 163	0.69	0.14	0.32	0.63	0.23	0.27	0.25
Modell 164	0.48	0.09	0.51	0.37	0.25	0.63	0.54
Modell 165	0.73	0.13	0.37	0.71	0.24	0.25	0.22
Modell 166	0.59	0.12	0.37	0.51	0.26	0.53	0.32
mgtanet-encoding-sequential-lidar-points	0.73	0.12	0.31	0.67	0.23	0.25	0.19
Modell 168	0.73	0.13	0.37	0.7	0.24	0.25	0.23
Modell 169	0.6	0.15	0.4	0.52	0.26	0.43	0.37
bevformer-learning-bird-s-eye-view	0.57	0.13	0.38	0.48	0.26	0.58	0.38
Modell 171	0.66	0.13	0.4	0.61	0.26	0.28	0.32
Modell 172	0.57	0.12	0.41	0.49	0.26	0.52	0.43
Modell 173	0.62	0.13	0.37	0.51	0.24	0.3	0.29
Modell 174	0.61	0.11	0.38	0.55	0.25	0.49	0.41
Modell 175	0.53	0.11	0.42	0.43	0.27	0.54	0.57
Modell 176	0.39	0.12	0.5	0.31	0.25	0.73	1.52
Modell 177	0.64	0.12	0.39	0.55	0.24	0.3	0.27
Modell 178	0.72	0.12	0.34	0.68	0.24	0.26	0.21
Modell 179	0.57	0.14	0.37	0.49	0.26	0.54	0.39
Modell 180	0.74	0.13	0.31	0.7	0.23	0.24	0.24
Modell 181	0.45	0.15	0.48	0.41	0.26	0.7	0.95
Modell 182	0.69	0.14	0.33	0.63	0.24	0.26	0.26
Modell 183	0.7	0.13	0.35	0.66	0.24	0.26	0.28
Modell 184	0.62	0.13	0.36	0.5	0.24	0.32	0.31
Modell 185	0.67	0.13	0.32	0.58	0.27	0.26	0.24
Modell 186	0.38	0.13	0.55	0.3	0.26	0.74	1.55
Modell 187	0.69	0.12	0.37	0.64	0.25	0.26	0.28
Modell 188	0.34	0.17	0.72	0.28	0.28	0.84	1.23
Modell 189	0.49	0.14	0.59	0.36	0.27	0.52	0.43
Modell 190	0.48	0.09	0.76	0.32	0.25	0.4	0.27
Modell 191	0.63	0.14	0.39	0.55	0.25	0.29	0.35
Modell 192	0.53	0.37	0.68	0.45	0.25	0.38	0.28
Modell 193	0.6	0.13	0.44	0.5	0.25	0.31	0.39
Modell 194	0.57	0.15	0.38	0.49	0.25	0.5	0.44
Modell 195	0.72	0.12	0.31	0.67	0.24	0.25	0.28
Modell 196	0.21	0.33	1.26	0.08	0.42	0.61	1.59
Modell 197	0.44	0.12	0.46	0.38	0.24	0.67	1.15
Modell 198	0.46	0.14	0.46	0.42	0.26	0.65	0.95
Modell 199	0.44	0.15	0.58	0.31	0.27	0.68	0.49
Modell 200	0.23	0.34	1.09	0.09	0.43	0.67	0.74
Modell 201	0.63	0.12	0.34	0.55	0.24	0.49	0.24
Modell 202	0.53	0.13	0.42	0.45	0.26	0.62	0.47
Modell 203	0.63	0.13	0.38	0.55	0.25	0.45	0.26
Modell 204	0.49	0.13	0.39	0.43	0.25	0.62	0.79
Modell 205	0.47	0.19	0.38	0.43	0.25	0.58	1.05
Modell 206	0.71	0.13	0.35	0.68	0.24	0.26	0.28
Modell 207	0.38	1.0	0.51	0.39	0.25	0.39	1.53
Modell 208	0.63	0.16	0.39	0.54	0.25	0.3	0.24
Modell 209	0.66	0.13	0.38	0.58	0.24	0.27	0.29
Modell 210	0.47	0.13	0.45	0.42	0.26	0.65	0.86
Modell 211	0.14	1.0	0.66	0.1	0.57	0.9	1.66
Modell 212	0.71	0.12	0.34	0.66	0.24	0.26	0.25
Modell 213	0.62	0.13	0.32	0.53	0.24	0.4	0.33
Modell 214	0.67	0.13	0.4	0.59	0.24	0.27	0.23
Modell 215	0.66	0.12	0.35	0.58	0.24	0.27	0.34
3d-dual-fusion-dual-domain-dual-query-camera-1	0.73	0.13	0.33	0.71	0.24	0.26	0.27
Modell 217	0.47	0.11	0.51	0.44	0.26	0.56	1.22
Modell 218	0.73	0.12	0.38	0.7	0.23	0.24	0.25
Modell 219	0.75	0.13	0.32	0.72	0.23	0.24	0.21
Modell 220	0.66	0.13	0.35	0.58	0.25	0.28	0.3
Modell 221	0.46	0.11	0.39	0.39	0.25	0.59	1.04
Modell 222	0.68	0.14	0.34	0.62	0.23	0.26	0.3
Modell 223	0.27	0.53	0.59	0.21	0.45	0.8	1.58
Modell 224	0.71	0.13	0.36	0.67	0.24	0.26	0.26
Modell 225	0.72	0.13	0.36	0.69	0.24	0.26	0.27
Modell 226	0.71	0.12	0.36	0.68	0.23	0.27	0.26
Modell 227	0.73	0.13	0.33	0.71	0.24	0.26	0.27
Modell 228	0.04	1.0	0.9	0.04	0.92	0.96	1.18
Modell 229	0.66	0.12	0.38	0.59	0.24	0.37	0.17
Modell 230	0.58	0.13	0.43	0.45	0.25	0.32	0.33
Modell 231	0.57	0.11	0.39	0.48	0.26	0.56	0.33
Modell 232	0.66	0.13	0.37	0.58	0.25	0.28	0.24
Modell 233	0.67	0.13	0.36	0.6	0.24	0.25	0.29
Modell 234	0.71	0.12	0.36	0.67	0.24	0.27	0.27
Modell 235	0.73	0.13	0.31	0.69	0.23	0.25	0.21
Modell 236	0.54	0.13	0.39	0.46	0.26	0.61	0.47
Modell 237	0.75	0.13	0.28	0.73	0.23	0.24	0.24
Modell 238	0.46	0.13	0.4	0.4	0.27	0.67	0.88
Modell 239	0.13	0.76	0.78	0.05	0.57	0.88	1.41
Modell 240	0.58	0.11	0.5	0.46	0.27	0.39	0.25
Modell 241	0.6	0.15	0.45	0.53	0.26	0.42	0.37
Modell 242	0.56	0.13	0.41	0.46	0.25	0.52	0.35
Modell 243	0.58	0.11	0.38	0.5	0.25	0.54	0.38
Modell 244	0.0	1.0	1.0	0.0	1.0	1.0	1.0
Modell 245	0.55	0.13	1.39	0.5	0.25	0.31	0.3
Modell 246	0.67	0.12	0.38	0.6	0.24	0.25	0.27
Modell 247	0.57	0.13	0.36	0.49	0.26	0.56	0.44
Modell 248	0.7	0.13	0.36	0.65	0.24	0.27	0.28
Modell 249	0.72	0.13	0.34	0.7	0.25	0.26	0.32
Modell 250	0.74	0.13	0.31	0.71	0.23	0.24	0.23
Modell 251	0.58	0.42	0.33	0.62	0.25	0.29	1.36
Modell 252	0.59	0.13	0.38	0.5	0.25	0.47	0.33
Modell 253	0.67	0.12	0.43	0.62	0.25	0.3	0.33
Modell 254	0.58	0.12	0.4	0.48	0.25	0.51	0.36
Modell 255	0.72	0.13	0.36	0.69	0.24	0.26	0.29
fcos3d-fully-convolutional-one-stage	0.428	0.124	0.452	0.358	0.249	0.690	1.434
Modell 257	0.58	0.13	0.38	0.5	0.25	0.58	0.39
Modell 258	0.58	0.12	0.38	0.49	0.24	0.55	0.42
Modell 259	0.71	0.13	0.38	0.69	0.24	0.27	0.28
Modell 260	0.57	0.13	0.46	0.48	0.24	0.44	0.44
Modell 261	0.7	0.12	0.32	0.64	0.23	0.26	0.22
Modell 262	0.51	0.17	0.58	0.42	0.27	0.48	0.53
unitr-a-unified-and-efficient-multi-modal	0.75	0.13	0.26	0.71	0.23	0.24	0.24
Modell 264	0.67	0.13	0.32	0.58	0.26	0.26	0.24
epro-pnp-generalized-end-to-end-probabilistic	0.453	0.124	0.359	0.373	0.243	0.605	1.067
Modell 266	0.68	0.13	0.36	0.6	0.24	0.26	0.28
Modell 267	0.63	0.14	0.34	0.55	0.24	0.42	0.33
Modell 268	0.43	0.12	0.45	0.36	0.25	0.69	1.43
Modell 269	0.73	0.14	0.33	0.71	0.24	0.25	0.26
Modell 270	0.45	0.22	0.34	0.39	0.25	0.6	1.61
Modell 271	0.34	0.17	0.72	0.28	0.28	0.84	1.23
Modell 272	0.75	0.13	0.28	0.73	0.23	0.23	0.26
Modell 273	0.55	0.13	0.42	0.46	0.26	0.61	0.43
Modell 274	0.53	0.11	0.4	0.45	0.25	0.57	0.67
Modell 275	0.72	0.13	0.31	0.68	0.23	0.26	0.26
Modell 276	0.71	0.12	0.38	0.67	0.24	0.27	0.27
Modell 277	0.51	0.13	0.38	0.45	0.25	0.58	0.79
Modell 278	0.52	0.12	0.38	0.42	0.26	0.63	0.49
Modell 279	0.75	0.13	0.28	0.71	0.22	0.24	0.21
Modell 280	0.5	0.14	0.49	0.38	0.25	0.59	0.42
Modell 281	0.69	0.13	0.39	0.64	0.25	0.29	0.25
Modell 282	0.5	0.13	0.41	0.43	0.26	0.62	0.78
Modell 283	0.13	0.76	0.78	0.05	0.57	0.88	1.41
Modell 284	0.62	0.13	0.38	0.51	0.24	0.3	0.3
Modell 285	0.42	0.14	0.48	0.36	0.27	0.71	0.97
Modell 286	0.57	0.12	0.39	0.45	0.24	0.51	0.3
Modell 287	0.46	0.15	0.46	0.41	0.27	0.65	0.98
Modell 288	0.72	0.13	0.34	0.69	0.24	0.26	0.27
Modell 289	0.47	0.13	0.34	0.4	0.24	0.59	0.97
Modell 290	0.61	0.13	0.35	0.52	0.24	0.44	0.35
Modell 291	0.72	0.14	0.35	0.69	0.24	0.26	0.3
Modell 292	0.49	0.13	0.41	0.43	0.25	0.59	0.84
Modell 293	0.71	0.13	0.33	0.66	0.23	0.25	0.25
Modell 294	0.38	0.2	0.57	0.3	0.26	0.65	1.04
Modell 295	0.57	0.12	0.38	0.48	0.27	0.58	0.33
Modell 296	0.49	0.13	0.41	0.43	0.25	0.63	0.88
Modell 297	0.63	0.12	0.38	0.53	0.25	0.32	0.24
Modell 298	0.54	0.13	0.39	0.44	0.26	0.63	0.37
Modell 299	0.42	0.14	1.55	0.3	0.34	0.45	0.39
Modell 300	0.55	0.11	0.4	0.44	0.26	0.52	0.43
Modell 301	0.59	0.15	0.45	0.51	0.26	0.43	0.41
Modell 302	0.59	0.12	0.36	0.5	0.25	0.55	0.34
Modell 303	0.73	0.12	0.31	0.68	0.23	0.24	0.2
Modell 304	0.61	0.13	0.4	0.51	0.24	0.32	0.32
Modell 305	0.04	1.0	1.22	0.03	0.94	0.83	1.4
Modell 306	0.57	0.12	0.38	0.46	0.25	0.49	0.33
Modell 307	0.71	0.13	0.37	0.68	0.25	0.26	0.28
Modell 308	0.67	0.14	0.36	0.6	0.24	0.26	0.29
Modell 309	0.46	0.12	0.39	0.39	0.24	0.62	1.53
Modell 310	0.45	0.13	0.45	0.39	0.25	0.63	1.51
Modell 311	0.59	0.12	0.37	0.51	0.24	0.55	0.36
Modell 312	0.7	0.12	0.39	0.65	0.24	0.26	0.27
Modell 313	0.52	0.12	0.45	0.39	0.26	0.56	0.35
Modell 314	0.73	0.13	0.33	0.71	0.24	0.26	0.29
Modell 315	0.06	0.87	1.19	0.05	0.93	0.82	1.43
Modell 316	0.59	0.13	0.36	0.51	0.24	0.55	0.37
Modell 317	0.56	0.12	0.38	0.47	0.24	0.61	0.37
nuscenes-a-multimodal-dataset-for-autonomous	0.449	-	-	-	-	-	-
Modell 319	0.42	0.38	0.55	0.35	0.25	0.38	1.0
Modell 320	0.71	0.13	0.32	0.65	0.23	0.25	0.25
Modell 321	0.66	0.12	0.37	0.57	0.24	0.25	0.27
Modell 322	0.74	0.13	0.32	0.72	0.24	0.26	0.26
Modell 323	0.39	0.41	1.17	0.38	0.27	0.37	1.0
Modell 324	0.46	0.14	0.44	0.38	0.26	0.58	0.91
Modell 325	0.72	0.13	0.33	0.69	0.24	0.26	0.23
cylinder3d-an-effective-3d-framework-for	0.59	0.24	0.44	0.49	0.24	0.33	0.27
Modell 327	0.66	0.13	0.38	0.59	0.24	0.27	0.33
Modell 328	0.58	0.12	0.36	0.49	0.24	0.56	0.34
Modell 329	0.54	0.13	0.39	0.46	0.25	0.61	0.48
Modell 330	0.59	0.13	0.44	0.47	0.25	0.32	0.3
Modell 331	0.44	0.12	0.4	0.36	0.26	0.67	1.59
Modell 332	0.66	0.13	0.34	0.61	0.25	0.4	0.32
Modell 333	0.7	0.12	0.32	0.64	0.24	0.26	0.21
Modell 334	0.53	0.13	0.4	0.41	0.25	0.56	0.43
Modell 335	0.07	1.0	0.83	0.02	0.61	1.06	1.51
Modell 336	0.25	1.0	0.84	0.28	0.29	0.76	1.63
Modell 337	0.54	0.13	0.42	0.45	0.26	0.59	0.46
Modell 338	0.61	0.13	0.37	0.5	0.25	0.31	0.33
Modell 339	0.51	0.14	0.49	0.33	0.25	0.39	0.31
Modell 340	0.6	0.13	0.4	0.5	0.25	0.45	0.32
Modell 341	0.47	0.21	0.39	0.43	0.25	0.62	1.12
epro-pnp-generalized-end-to-end-probabilistic-1	0.49	0.123	0.302	0.423	0.236	0.547	1.071
Modell 343	0.55	0.11	0.43	0.42	0.25	0.52	0.29
Modell 344	0.58	0.12	0.37	0.48	0.25	0.53	0.36
Modell 345	0.74	0.13	0.34	0.72	0.24	0.25	0.27
Modell 346	0.5	0.13	0.38	0.44	0.25	0.59	0.81
Modell 347	0.55	0.12	1.53	0.57	0.72	0.26	0.27
Modell 348	0.48	0.12	0.37	0.42	0.25	0.57	1.01
Modell 349	0.12	0.63	1.29	0.06	0.79	0.63	1.34
Modell 350	0.76	0.13	0.32	0.74	0.23	0.24	0.22
Modell 351	0.67	0.12	0.31	0.58	0.26	0.26	0.23
Modell 352	0.69	0.13	0.36	0.63	0.24	0.26	0.27
Modell 353	0.65	0.13	0.43	0.58	0.25	0.28	0.31
Modell 354	0.73	0.14	0.31	0.7	0.23	0.24	0.23
hvdetfusion-a-simple-and-robust-camera-radar	0.674	-	-	-	-	-	-
Modell 356	0.64	0.12	0.36	0.56	0.24	0.47	0.21
Modell 357	0.58	0.13	0.43	0.45	0.25	0.32	0.33
unleashing-hydra-hybrid-fusion-depth	0.64	0.12	0.42	0.57	0.25	0.40	0.25
Modell 359	0.32	0.49	0.84	0.27	0.33	0.51	1.74
Modell 360	0.53	0.13	0.38	0.45	0.26	0.52	0.63
Modell 361	0.73	0.15	0.36	0.7	0.23	0.25	0.24
Modell 362	0.33	0.61	0.66	0.3	0.26	0.71	1.71
Modell 363	0.54	0.14	0.4	0.44	0.26	0.63	0.43
Modell 364	0.47	0.12	0.37	0.41	0.24	0.57	1.63
centerfusion-center-based-radar-and-camera	0.449	-	-	0.326	-	-	-
Modell 366	0.73	0.13	0.32	0.68	0.23	0.24	0.23
Modell 367	0.71	0.12	0.38	0.67	0.25	0.27	0.21
focalformer3d-focusing-on-hard-instance-for	0.74	0.13	0.32	0.71	0.24	0.24	0.20
Modell 369	0.55	0.13	0.44	0.42	0.25	0.42	0.32
Modell 370	0.58	0.12	0.36	0.48	0.25	0.55	0.32
Modell 371	0.7	0.13	0.34	0.66	0.24	0.25	0.28
Modell 372	0.73	0.13	0.36	0.71	0.24	0.25	0.25