3D Object Detection On Nuscenes

NDS

mAAE

mAOE

mAP

mASE

mATE

mAVE

Résultats

Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark

Nom du modèle	NDS	mAAE	mAOE	mAP	mASE	mATE	mAVE	Paper Title	Repository
xin.lu.2	0.52	0.13	0.42	0.43	0.26	0.6	0.5	-	-
LargeKernel-F	0.74	0.13	0.3	0.71	0.23	0.24	0.24	-	-
pcd_lidar_99	0.7	0.13	0.34	0.64	0.24	0.26	0.22	-	-
MVP	0.71	0.13	0.32	0.66	0.24	0.26	0.31	Multimodal Virtual Point 3D Detection	-
3D Dual-Fusion	0.71	0.12	0.36	0.68	0.24	0.27	0.26	-	-
SECOND + PointPillars	0.18	0.59	0.96	0.09	0.42	0.7	1.0	-	-
pointpainting	0.61	0.13	0.54	0.54	0.26	0.38	0.29	-	-
TiG-BEV	0.62	0.13	0.34	0.53	0.24	0.45	0.31	-	-
weareateam	0.38	0.18	0.54	0.3	0.27	0.72	1.17	-	-
Deeplearner	0.73	0.13	0.34	0.71	0.24	0.25	0.26	-	-
BEVFusion	0.72	0.13	0.37	0.69	0.25	0.26	0.27	-	-
Vidar	0.45	0.13	0.44	0.38	0.25	0.63	1.48	-	-
CenterFusion	0.45	0.11	0.52	0.33	0.26	0.63	0.61	-	-
PGD	0.45	-	-	0.39	-	-	-	Probabilistic and Geometric Depth: Detecting Objects in Perspective	-
DAMEN	0.58	0.12	0.39	0.46	0.25	0.46	0.33	-	-
picolo	0.71	0.12	0.37	0.67	0.24	0.27	0.27	-	-
ASCNet-1-5s	0.57	0.14	0.42	0.45	0.25	0.32	0.42	-	-
obj_4	0.59	0.14	0.38	0.51	0.26	0.45	0.39	-	-
yangfan293	0.61	0.15	0.43	0.54	0.26	0.4	0.36	-	-
Radiant	0.58	0.42	0.33	0.62	0.24	0.28	1.35	-	-

0 of 372 row(s) selected.