3D Object Detection On Nuscenes

評価指標

NDS

mAAE

mAOE

mAP

mASE

mATE

mAVE

評価結果

このベンチマークにおける各モデルのパフォーマンス結果

比較表

モデル名	NDS	mAAE	mAOE	mAP	mASE	mATE	mAVE
モデル 1	0.52	0.13	0.42	0.43	0.26	0.6	0.5
モデル 2	0.74	0.13	0.3	0.71	0.23	0.24	0.24
モデル 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
モデル 5	0.71	0.12	0.36	0.68	0.24	0.27	0.26
モデル 6	0.18	0.59	0.96	0.09	0.42	0.7	1.0
モデル 7	0.61	0.13	0.54	0.54	0.26	0.38	0.29
モデル 8	0.62	0.13	0.34	0.53	0.24	0.45	0.31
モデル 9	0.38	0.18	0.54	0.3	0.27	0.72	1.17
モデル 10	0.73	0.13	0.34	0.71	0.24	0.25	0.26
モデル 11	0.72	0.13	0.37	0.69	0.25	0.26	0.27
モデル 12	0.45	0.13	0.44	0.38	0.25	0.63	1.48
モデル 13	0.45	0.11	0.52	0.33	0.26	0.63	0.61
probabilistic-and-geometric-depth-detecting	0.45	-	-	0.39	-	-	-
モデル 15	0.58	0.12	0.39	0.46	0.25	0.46	0.33
モデル 16	0.71	0.12	0.37	0.67	0.24	0.27	0.27
モデル 17	0.57	0.14	0.42	0.45	0.25	0.32	0.42
モデル 18	0.59	0.14	0.38	0.51	0.26	0.45	0.39
モデル 19	0.61	0.15	0.43	0.54	0.26	0.4	0.36
モデル 20	0.58	0.42	0.33	0.62	0.24	0.28	1.35
モデル 21	0.58	0.13	0.37	0.49	0.26	0.57	0.31
モデル 22	0.6	0.12	0.35	0.53	0.25	0.52	0.38
モデル 23	0.42	0.2	0.35	0.33	0.26	0.66	1.66
モデル 24	0.55	0.15	0.49	0.47	0.27	0.57	0.41
モデル 25	0.08	0.87	1.14	0.05	0.79	0.82	1.43
モデル 26	0.47	0.11	0.67	0.37	0.4	0.48	0.48
モデル 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	-	-	-
モデル 29	0.71	0.12	0.35	0.67	0.25	0.31	0.22
モデル 30	0.59	0.13	0.37	0.52	0.25	0.56	0.39
モデル 31	0.7	0.12	0.32	0.64	0.23	0.26	0.22
モデル 32	0.59	0.13	0.42	0.46	0.25	0.31	0.32
モデル 33	0.49	0.13	0.39	0.41	0.26	0.53	0.79
モデル 34	0.77	0.13	0.28	0.75	0.22	0.22	0.19
モデル 35	0.7	0.13	0.34	0.64	0.24	0.26	0.21
モデル 36	0.08	1.0	0.79	0.01	0.64	0.86	1.39
モデル 37	0.73	0.13	0.35	0.69	0.23	0.24	0.19
モデル 38	0.49	0.14	0.59	0.41	0.26	0.48	0.7
モデル 39	0.67	0.14	0.33	0.58	0.25	0.26	0.22
モデル 40	0.54	0.12	0.41	0.44	0.26	0.54	0.48
モデル 41	0.51	0.13	0.44	0.43	0.27	0.64	0.54
モデル 42	0.74	0.13	0.32	0.72	0.24	0.25	0.27
モデル 43	0.7	0.13	0.38	0.65	0.24	0.27	0.28
モデル 44	0.63	0.12	0.32	0.55	0.25	0.51	0.28
モデル 45	0.46	0.16	0.52	0.35	0.26	0.63	0.52
モデル 46	0.76	0.13	0.33	0.76	0.23	0.24	0.23
モデル 47	0.7	0.13	0.32	0.64	0.23	0.25	0.24
モデル 48	0.68	0.12	0.36	0.61	0.24	0.28	0.22
モデル 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
モデル 52	0.55	0.13	0.87	0.48	0.25	0.32	0.34
モデル 53	0.08	0.92	0.9	0.09	0.92	0.92	1.08
モデル 54	0.59	0.13	0.36	0.51	0.25	0.55	0.4
モデル 55	0.74	0.13	0.35	0.72	0.24	0.25	0.25
モデル 56	0.52	0.11	0.48	0.34	0.26	0.35	0.27
モデル 57	0.61	0.13	0.38	0.48	0.25	0.32	0.26
モデル 58	0.62	0.13	0.44	0.54	0.26	0.34	0.33
モデル 59	0.63	0.13	0.46	0.54	0.25	0.29	0.26
モデル 60	0.59	0.12	0.35	0.5	0.25	0.54	0.34
モデル 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
モデル 63	0.4	0.14	0.63	0.34	0.26	0.66	1.63
モデル 64	0.51	0.12	0.45	0.41	0.26	0.69	0.45
モデル 65	0.62	0.13	0.34	0.53	0.25	0.44	0.29
モデル 66	0.44	0.15	0.47	0.37	0.25	0.6	1.0
モデル 67	0.43	0.13	0.41	0.21	0.24	0.63	0.31
モデル 68	0.37	0.14	0.6	0.29	0.26	0.75	1.58
モデル 69	0.71	0.14	0.36	0.67	0.24	0.26	0.27
モデル 70	0.74	0.13	0.34	0.72	0.24	0.25	0.27
モデル 71	0.57	0.13	0.38	0.49	0.26	0.57	0.39
モデル 72	0.49	0.1	0.5	0.38	0.25	0.61	0.53
モデル 73	0.69	0.13	0.37	0.62	0.24	0.28	0.21
モデル 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
モデル 76	0.58	0.13	0.45	0.48	0.26	0.44	0.37
モデル 77	0.67	0.14	0.32	0.59	0.25	0.39	0.17
モデル 78	0.38	0.36	1.58	0.49	0.84	0.48	1.45
モデル 79	0.64	0.12	0.48	0.57	0.25	0.3	0.25
モデル 80	0.73	0.14	0.35	0.71	0.24	0.26	0.26
モデル 81	0.34	1.0	0.5	0.35	0.26	0.63	1.58
モデル 82	0.68	0.13	0.34	0.6	0.24	0.27	0.24
モデル 83	0.5	0.12	0.39	0.42	0.25	0.52	0.83
モデル 84	0.71	0.13	0.32	0.66	0.24	0.24	0.27
モデル 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
モデル 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
モデル 89	0.48	0.15	0.4	0.42	0.24	0.53	0.98
モデル 90	0.7	0.13	0.38	0.65	0.24	0.26	0.27
モデル 91	0.62	0.13	0.41	0.52	0.25	0.42	0.25
モデル 92	0.14	1.0	0.61	0.05	0.43	0.82	2.08
モデル 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	-	-	-
モデル 97	0.72	0.13	0.32	0.67	0.23	0.25	0.26
モデル 98	0.71	0.12	0.3	0.65	0.23	0.24	0.24
モデル 99	0.76	0.13	0.29	0.74	0.23	0.23	0.24
モデル 100	0.72	0.13	0.36	0.7	0.24	0.26	0.27
モデル 101	0.36	0.19	0.61	0.3	0.28	0.83	1.09
モデル 102	0.47	0.11	0.51	0.44	0.26	0.57	1.22
モデル 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
モデル 105	0.57	0.13	0.38	0.48	0.26	0.58	0.38
モデル 106	0.03	0.93	0.93	0.01	0.92	0.97	0.99
モデル 107	0.5	0.14	0.49	0.38	0.25	0.59	0.42
モデル 108	0.73	0.13	0.32	0.69	0.23	0.25	0.21
モデル 109	0.66	0.13	0.4	0.61	0.26	0.28	0.32
nuscenes-a-multimodal-dataset-for-autonomous	0.442	-	-	-	-	-	-
モデル 111	0.55	0.11	0.43	0.44	0.26	0.5	0.38
モデル 112	0.71	0.13	0.31	0.66	0.23	0.25	0.24
モデル 113	0.53	0.13	0.39	0.39	0.25	0.54	0.35
モデル 114	0.64	0.14	0.37	0.59	0.26	0.43	0.35
モデル 115	0.54	0.13	0.39	0.46	0.25	0.62	0.49
モデル 116	0.562	0.187	0.331	0.467	0.253	0.605	0.336
モデル 117	0.6	0.13	0.42	0.52	0.26	0.42	0.38
モデル 118	0.75	0.13	0.32	0.73	0.24	0.24	0.23
モデル 119	0.61	0.13	0.43	0.51	0.25	0.3	0.37
モデル 120	0.73	0.13	0.37	0.71	0.24	0.26	0.28
モデル 121	0.71	0.13	0.38	0.69	0.24	0.26	0.27
モデル 122	0.62	0.13	0.38	0.51	0.24	0.3	0.29
モデル 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
モデル 125	0.77	0.13	0.27	0.75	0.22	0.23	0.21
モデル 126	0.6	0.15	0.44	0.53	0.26	0.4	0.35
モデル 127	0.52	0.13	0.38	0.45	0.25	0.57	0.78
モデル 128	0.72	0.13	0.35	0.68	0.24	0.26	0.27
モデル 129	0.72	0.13	0.32	0.68	0.23	0.25	0.26
モデル 130	0.66	0.12	0.35	0.57	0.24	0.25	0.27
モデル 131	0.69	0.13	0.34	0.63	0.24	0.28	0.3
モデル 132	0.44	0.2	0.51	0.39	0.26	0.57	1.05
モデル 133	0.58	0.11	0.37	0.48	0.25	0.54	0.37
モデル 134	0.58	0.42	0.34	0.62	0.24	0.28	1.36
モデル 135	0.49	0.12	0.3	0.42	0.24	0.55	1.07
モデル 136	0.71	0.12	0.35	0.67	0.24	0.25	0.27
モデル 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
モデル 139	0.16	0.5	1.6	0.11	0.58	0.87	2.21
モデル 140	0.48	0.13	0.39	0.41	0.26	0.64	0.85
モデル 141	0.65	0.13	0.34	0.58	0.26	0.45	0.24
モデル 142	0.49	0.15	0.39	0.44	0.25	0.53	1.0
モデル 143	0.58	0.16	0.47	0.5	0.26	0.43	0.4
モデル 144	0.63	0.14	0.39	0.54	0.25	0.3	0.34
モデル 145	0.74	0.13	0.32	0.71	0.24	0.23	0.24
nuscenes-a-multimodal-dataset-for-autonomous	0.448	-	-	-	-	-	-
モデル 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
モデル 150	0.6	0.13	0.38	0.5	0.24	0.45	0.32
モデル 151	0.49	0.13	0.39	0.42	0.25	0.59	0.85
モデル 152	0.54	0.13	0.39	0.45	0.25	0.57	0.48
モデル 153	0.68	0.13	0.38	0.61	0.24	0.27	0.23
モデル 154	0.35	0.38	0.87	0.3	0.27	0.45	1.0
モデル 155	0.47	0.13	0.75	0.37	0.27	0.59	0.4
モデル 156	0.72	0.13	0.37	0.69	0.24	0.25	0.22
モデル 157	0.66	0.15	0.35	0.58	0.24	0.29	0.31
モデル 158	0.47	0.16	0.44	0.43	0.26	0.54	1.02
モデル 159	0.7	0.12	0.36	0.65	0.23	0.26	0.25
モデル 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
モデル 162	0.59	0.12	0.35	0.48	0.24	0.45	0.34
モデル 163	0.69	0.14	0.32	0.63	0.23	0.27	0.25
モデル 164	0.48	0.09	0.51	0.37	0.25	0.63	0.54
モデル 165	0.73	0.13	0.37	0.71	0.24	0.25	0.22
モデル 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
モデル 168	0.73	0.13	0.37	0.7	0.24	0.25	0.23
モデル 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
モデル 171	0.66	0.13	0.4	0.61	0.26	0.28	0.32
モデル 172	0.57	0.12	0.41	0.49	0.26	0.52	0.43
モデル 173	0.62	0.13	0.37	0.51	0.24	0.3	0.29
モデル 174	0.61	0.11	0.38	0.55	0.25	0.49	0.41
モデル 175	0.53	0.11	0.42	0.43	0.27	0.54	0.57
モデル 176	0.39	0.12	0.5	0.31	0.25	0.73	1.52
モデル 177	0.64	0.12	0.39	0.55	0.24	0.3	0.27
モデル 178	0.72	0.12	0.34	0.68	0.24	0.26	0.21
モデル 179	0.57	0.14	0.37	0.49	0.26	0.54	0.39
モデル 180	0.74	0.13	0.31	0.7	0.23	0.24	0.24
モデル 181	0.45	0.15	0.48	0.41	0.26	0.7	0.95
モデル 182	0.69	0.14	0.33	0.63	0.24	0.26	0.26
モデル 183	0.7	0.13	0.35	0.66	0.24	0.26	0.28
モデル 184	0.62	0.13	0.36	0.5	0.24	0.32	0.31
モデル 185	0.67	0.13	0.32	0.58	0.27	0.26	0.24
モデル 186	0.38	0.13	0.55	0.3	0.26	0.74	1.55
モデル 187	0.69	0.12	0.37	0.64	0.25	0.26	0.28
モデル 188	0.34	0.17	0.72	0.28	0.28	0.84	1.23
モデル 189	0.49	0.14	0.59	0.36	0.27	0.52	0.43
モデル 190	0.48	0.09	0.76	0.32	0.25	0.4	0.27
モデル 191	0.63	0.14	0.39	0.55	0.25	0.29	0.35
モデル 192	0.53	0.37	0.68	0.45	0.25	0.38	0.28
モデル 193	0.6	0.13	0.44	0.5	0.25	0.31	0.39
モデル 194	0.57	0.15	0.38	0.49	0.25	0.5	0.44
モデル 195	0.72	0.12	0.31	0.67	0.24	0.25	0.28
モデル 196	0.21	0.33	1.26	0.08	0.42	0.61	1.59
モデル 197	0.44	0.12	0.46	0.38	0.24	0.67	1.15
モデル 198	0.46	0.14	0.46	0.42	0.26	0.65	0.95
モデル 199	0.44	0.15	0.58	0.31	0.27	0.68	0.49
モデル 200	0.23	0.34	1.09	0.09	0.43	0.67	0.74
モデル 201	0.63	0.12	0.34	0.55	0.24	0.49	0.24
モデル 202	0.53	0.13	0.42	0.45	0.26	0.62	0.47
モデル 203	0.63	0.13	0.38	0.55	0.25	0.45	0.26
モデル 204	0.49	0.13	0.39	0.43	0.25	0.62	0.79
モデル 205	0.47	0.19	0.38	0.43	0.25	0.58	1.05
モデル 206	0.71	0.13	0.35	0.68	0.24	0.26	0.28
モデル 207	0.38	1.0	0.51	0.39	0.25	0.39	1.53
モデル 208	0.63	0.16	0.39	0.54	0.25	0.3	0.24
モデル 209	0.66	0.13	0.38	0.58	0.24	0.27	0.29
モデル 210	0.47	0.13	0.45	0.42	0.26	0.65	0.86
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モデル 214	0.67	0.13	0.4	0.59	0.24	0.27	0.23
モデル 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
モデル 217	0.47	0.11	0.51	0.44	0.26	0.56	1.22
モデル 218	0.73	0.12	0.38	0.7	0.23	0.24	0.25
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モデル 228	0.04	1.0	0.9	0.04	0.92	0.96	1.18
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モデル 230	0.58	0.13	0.43	0.45	0.25	0.32	0.33
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モデル 240	0.58	0.11	0.5	0.46	0.27	0.39	0.25
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fcos3d-fully-convolutional-one-stage	0.428	0.124	0.452	0.358	0.249	0.690	1.434
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モデル 261	0.7	0.12	0.32	0.64	0.23	0.26	0.22
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モデル 266	0.68	0.13	0.36	0.6	0.24	0.26	0.28
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モデル 317	0.56	0.12	0.38	0.47	0.24	0.61	0.37
nuscenes-a-multimodal-dataset-for-autonomous	0.449	-	-	-	-	-	-
モデル 319	0.42	0.38	0.55	0.35	0.25	0.38	1.0
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cylinder3d-an-effective-3d-framework-for	0.59	0.24	0.44	0.49	0.24	0.33	0.27
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centerfusion-center-based-radar-and-camera	0.449	-	-	0.326	-	-	-
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