3D Object Detection On V2X Sim
Métriques
mAOE
mAP
mASE
mATE
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Tableau comparatif
| Nom du modèle | mAOE | mAP | mASE | mATE |
|---|---|---|---|---|
| v2x-vit-vehicle-to-everything-cooperative | 0.383 | 22.4 | 0.250 | 0.848 |
| where2comm-communication-efficient | 0.310 | 19.0 | 0.275 | 0.911 |
| v2vnet-vehicle-to-vehicle-communication-for | 0.349 | 21.4 | 0.255 | 0.768 |
| learning-distilled-collaboration-graph-for | 0.411 | 22.0 | 0.267 | 0.787 |
| quest-query-stream-for-vehicle-infrastructure | 0.390 | 23.9 | 0.259 | 0.832 |