3d-object-detection-on-nuscenes

Object Detection3D Object Detection

Results over time

Click legend items to toggle metrics. Hover points for model names.

Leaderboard

Paper	Code	NDS	mAP	mATE	mASE	mAOE	mAVE	mAAE	ModelName	ReleaseDate
EA-LSS: Edge-aware Lift-splat-shot Framework for 3D BEV Object Detection	✓ Link	0.78	0.77	0.23	0.21	0.28	0.20	0.12	EA-LSS	2023-03-31
[]()		0.77	0.75	0.23	0.22	0.27	0.21	0.13	MegFusion
[]()		0.77	0.75	0.22	0.22	0.28	0.19	0.13	MMFusion-e
[]()		0.76	0.76	0.24	0.23	0.33	0.23	0.13	DeepInteraction-e
BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird's-Eye View Representation	✓ Link	0.76	0.75	0.24	0.23	0.32	0.22	0.13	BEVFusion-e	2022-05-26
[]()		0.76	0.74	0.24	0.23	0.32	0.22	0.13	DeepInteraction-large
[]()		0.76	0.74	0.23	0.23	0.29	0.24	0.13	RacoonPower
[]()		0.75	0.73	0.24	0.24	0.32	0.23	0.13	MSMDFusion-TTA
[]()		0.75	0.73	0.24	0.23	0.28	0.24	0.13	FusionVPE
[]()		0.75	0.73	0.23	0.23	0.28	0.26	0.13	DAA
FocalFormer3D : Focusing on Hard Instance for 3D Object Detection	✓ Link	0.75	0.72	0.25	0.24	0.33	0.23	0.13	FocalFormer3D-F	2023-08-08
[]()		0.75	0.72	0.24	0.23	0.32	0.21	0.13	CenterPoint-Fusion
UniTR: A Unified and Efficient Multi-Modal Transformer for Bird's-Eye-View Representation	✓ Link	0.75	0.71	0.24	0.23	0.26	0.24	0.13	UniTR	2023-08-15
[]()		0.75	0.71	0.24	0.22	0.28	0.21	0.13	ADS-TEAM
Robust Multimodal 3D Object Detection via Modality-Agnostic Decoding and Proximity-based Modality Ensemble	✓ Link	0.74	0.72	0.27	0.24	0.30	0.27	0.11	MEFormer	2024-07-27
[]()		0.74	0.72	0.26	0.24	0.32	0.26	0.13	SparseFusion
[]()		0.74	0.72	0.25	0.24	0.35	0.25	0.13	Utrans-Fusion
[]()		0.74	0.72	0.25	0.24	0.34	0.27	0.13	YZLFusion
[]()		0.74	0.72	0.25	0.24	0.34	0.27	0.13	ChangYuan
[]()		0.74	0.72	0.25	0.24	0.32	0.27	0.13	BEVFusion-base
FocalFormer3D : Focusing on Hard Instance for 3D Object Detection	✓ Link	0.74	0.71	0.24	0.24	0.32	0.20	0.13	FocalFormer3D-TTA	2023-08-08
[]()		0.74	0.71	0.24	0.23	0.31	0.23	0.13	PAI3D
[]()		0.74	0.71	0.24	0.23	0.3	0.24	0.13	LargeKernel-F
[]()		0.74	0.71	0.23	0.24	0.32	0.24	0.13	VXTR-tta
[]()		0.74	0.7	0.24	0.23	0.31	0.24	0.13	FocalSparseCNN
[]()		0.73	0.71	0.26	0.24	0.37	0.28	0.13	test333
[]()		0.73	0.71	0.26	0.24	0.35	0.26	0.14	SemanticBEVFusion
[]()		0.73	0.71	0.26	0.24	0.33	0.29	0.13	xpnet
3D Dual-Fusion: Dual-Domain Dual-Query Camera-LiDAR Fusion for 3D Object Detection	✓ Link	0.73	0.71	0.26	0.24	0.33	0.27	0.13	3D Dual-Fusion_T	2022-11-24
[]()		0.73	0.71	0.26	0.24	0.33	0.27	0.13	3D Dual-Fusion_T
[]()		0.73	0.71	0.26	0.24	0.33	0.25	0.13	DeepInteraction-base
[]()		0.73	0.71	0.25	0.24	0.37	0.22	0.13	yuhahad
[]()		0.73	0.71	0.25	0.24	0.36	0.25	0.13	ADLab-BEVFusion-pure
[]()		0.73	0.71	0.25	0.24	0.34	0.26	0.13	Deeplearner
[]()		0.73	0.71	0.25	0.24	0.33	0.26	0.14	MSMDFusion
[]()		0.73	0.7	0.25	0.24	0.37	0.23	0.13	SJTU2
[]()		0.73	0.7	0.25	0.23	0.36	0.24	0.15	PCIE
[]()		0.73	0.7	0.24	0.23	0.38	0.25	0.12	DAA AVP
[]()		0.73	0.7	0.24	0.23	0.31	0.23	0.14	LinK
FocalFormer3D : Focusing on Hard Instance for 3D Object Detection	✓ Link	0.73	0.69	0.25	0.24	0.34	0.22	0.13	FocalFormer3D-L	2023-08-08
[]()		0.73	0.69	0.25	0.23	0.32	0.21	0.13	RLVNet
[]()		0.73	0.69	0.25	0.23	0.31	0.21	0.13	ADS-FUSION
[]()		0.73	0.69	0.24	0.23	0.35	0.19	0.13	SphereFormer
[]()		0.73	0.68	0.24	0.23	0.32	0.23	0.13	MDRNet-L
[]()		0.73	0.68	0.24	0.23	0.31	0.2	0.12	VPFusion
MGTANet: Encoding Sequential LiDAR Points Using Long Short-Term Motion-Guided Temporal Attention for 3D Object Detection	✓ Link	0.73	0.67	0.25	0.23	0.31	0.19	0.12	MGTANet	2022-12-01
DSVT: Dynamic Sparse Voxel Transformer with Rotated Sets	✓ Link	0.73		0.25	0.23	0.30	0.25	0.14	DSVT	2023-01-15
Multi-Modal 3D Object Detection by Box Matching	✓ Link	0.721	0.689						FBMNet (Ours)	2023-05-12
[]()		0.72	0.7	0.26	0.25	0.34	0.32	0.13	bevfusion-re
[]()		0.72	0.7	0.26	0.24	0.36	0.27	0.13	GTFS
[]()		0.72	0.69	0.26	0.25	0.37	0.27	0.13	BEVFusion
[]()		0.72	0.69	0.26	0.24	0.36	0.29	0.13	TransFusion
[]()		0.72	0.69	0.26	0.24	0.36	0.27	0.13	Leapmotor_huhaotian
[]()		0.72	0.69	0.26	0.24	0.35	0.3	0.14	MixFusion
[]()		0.72	0.69	0.26	0.24	0.34	0.27	0.13	asdasdzz
[]()		0.72	0.69	0.26	0.24	0.33	0.23	0.13	smallrot_noflip
[]()		0.72	0.69	0.25	0.24	0.37	0.22	0.13	VirConv
[]()		0.72	0.68	0.26	0.24	0.35	0.27	0.13	FusionPainting
[]()		0.72	0.68	0.26	0.24	0.34	0.21	0.12	SJTU-VISION
[]()		0.72	0.68	0.26	0.23	0.31	0.26	0.13	q2rdasdsad1
[]()		0.72	0.68	0.25	0.23	0.32	0.26	0.13	VFF
[]()		0.72	0.67	0.25	0.24	0.31	0.28	0.12	DCAN
[]()		0.72	0.67	0.25	0.23	0.32	0.26	0.13	LidarMultiNet
[]()		0.71	0.69	0.27	0.24	0.38	0.28	0.13	yangfan
[]()		0.71	0.69	0.26	0.24	0.38	0.27	0.13	DS VinFast
[]()		0.71	0.68	0.27	0.24	0.36	0.26	0.12	3D Dual-Fusion
[]()		0.71	0.68	0.27	0.23	0.36	0.26	0.12	spacvpr1
[]()		0.71	0.68	0.26	0.25	0.37	0.28	0.13	Chaokang_Jiang
[]()		0.71	0.68	0.26	0.24	0.35	0.28	0.13	Convoy
[]()		0.71	0.67	0.31	0.25	0.35	0.22	0.12	UVTR-Multimodality
[]()		0.71	0.67	0.27	0.25	0.38	0.21	0.12	MoCa (MMDet3D)
[]()		0.71	0.67	0.27	0.24	0.38	0.27	0.12	wilfred zaha
[]()		0.71	0.67	0.27	0.24	0.37	0.27	0.12	picolo
[]()		0.71	0.67	0.27	0.24	0.36	0.27	0.12	SJTU_VVISION
[]()		0.71	0.67	0.26	0.24	0.36	0.27	0.14	test4444
[]()		0.71	0.67	0.26	0.24	0.36	0.26	0.13	9541
[]()		0.71	0.67	0.25	0.24	0.35	0.27	0.12	SJTU AI Institute and Noah CV Lab
Center-based 3D Object Detection and Tracking	✓ Link	0.71	0.67	0.25	0.24	0.35	0.25	0.14	CenterPoint	2020-06-19
[]()		0.71	0.66	0.26	0.24	0.34	0.25	0.12	Damo
Multimodal Virtual Point 3D Detection	✓ Link	0.71	0.66	0.26	0.24	0.32	0.31	0.13	MVP	2021-11-12
[]()		0.71	0.66	0.25	0.23	0.33	0.25	0.13	MTA-Net
[]()		0.71	0.66	0.25	0.23	0.31	0.24	0.13	PillarNet-34
[]()		0.71	0.66	0.24	0.24	0.32	0.27	0.13	AutoAlign
[]()		0.71	0.65	0.25	0.23	0.32	0.25	0.13	HongdaChang
[]()		0.71	0.65	0.24	0.23	0.3	0.24	0.12	ARNet
[]()		0.7	0.66	0.26	0.24	0.35	0.28	0.13	TransFusion-L
[]()		0.7	0.66	0.25	0.24	0.34	0.28	0.13	HanyangSpa
[]()		0.7	0.65	0.27	0.24	0.38	0.28	0.13	SPV-SSD
[]()		0.7	0.65	0.27	0.24	0.36	0.28	0.13	Noah CV Lab & Octopus 2
[]()		0.7	0.65	0.26	0.24	0.39	0.27	0.12	epoch_40_s0.1
[]()		0.7	0.65	0.26	0.24	0.38	0.27	0.13	TransFusion_fading_yqwang
[]()		0.7	0.65	0.26	0.23	0.36	0.25	0.12	PVC_ensemble
[]()		0.7	0.64	0.26	0.24	0.34	0.22	0.13	pcd_lidar_99
[]()		0.7	0.64	0.26	0.24	0.34	0.21	0.13	D-Align_CP
[]()		0.7	0.64	0.26	0.24	0.32	0.21	0.12	DWS-large
[]()		0.7	0.64	0.26	0.23	0.32	0.22	0.12	VISTA
[]()		0.7	0.64	0.26	0.23	0.32	0.22	0.12	test_1111
[]()		0.7	0.64	0.25	0.23	0.32	0.24	0.13	Centerpoint+SA-FPN
SpaRC: Sparse Radar-Camera Fusion for 3D Object Detection		0.699	0.646						SpaRC	2024-11-29
[]()		0.69	0.64	0.29	0.25	0.39	0.25	0.13	Noah CV Lab & Octopus
[]()		0.69	0.64	0.26	0.25	0.37	0.28	0.12	Center+R-CNN
[]()		0.69	0.63	0.28	0.24	0.34	0.3	0.13	Fast-CLOCs
[]()		0.69	0.63	0.27	0.23	0.32	0.25	0.14	S2M2-SSD
[]()		0.69	0.63	0.26	0.24	0.36	0.27	0.13	CenterPoint + CBMOT
[]()		0.69	0.63	0.26	0.24	0.33	0.26	0.14	JasonChen
[]()		0.69	0.62	0.28	0.24	0.37	0.21	0.13	RAANet
[]()		0.68	0.62	0.26	0.23	0.34	0.3	0.14	AFDetV2
[]()		0.68	0.61	0.28	0.24	0.36	0.22	0.12	AOP-Net
[]()		0.68	0.61	0.27	0.24	0.38	0.23	0.13	Centerpoint+LiDAR-Mixup
[]()		0.68	0.6	0.27	0.24	0.34	0.24	0.13	DWS-medium
[]()		0.68	0.6	0.26	0.24	0.36	0.28	0.13	Revise_CenterPoint
HVDetFusion: A Simple and Robust Camera-Radar Fusion Framework	✓ Link	0.674							HVDetFusion	2023-07-21
[]()		0.67	0.62	0.3	0.25	0.43	0.33	0.12	Jck
[]()		0.67	0.6	0.26	0.24	0.36	0.29	0.14	CenterPoint-Single
[]()		0.67	0.6	0.25	0.24	0.38	0.27	0.12	epoch_39_s0.3
[]()		0.67	0.6	0.25	0.24	0.36	0.29	0.13	centerpoints
[]()		0.67	0.59	0.39	0.25	0.32	0.17	0.14	VideoBEV
[]()		0.67	0.59	0.27	0.24	0.4	0.23	0.13	JianhuiLiu
[]()		0.67	0.58	0.26	0.27	0.32	0.24	0.13	Don-6
[]()		0.67	0.58	0.26	0.26	0.32	0.24	0.13	demar-ctpt-20
[]()		0.67	0.58	0.26	0.26	0.31	0.23	0.12	fliptta-demo
[]()		0.67	0.58	0.26	0.25	0.33	0.22	0.14	ground-ctpt
[]()		0.66	0.61	0.4	0.25	0.34	0.32	0.13	BEVDepthFormer
[]()		0.66	0.61	0.28	0.26	0.4	0.32	0.13	Sotirios
[]()		0.66	0.61	0.28	0.26	0.4	0.32	0.13	tarane
[]()		0.66	0.59	0.37	0.24	0.38	0.17	0.12	BEVDet-dev2.0
[]()		0.66	0.59	0.27	0.24	0.38	0.33	0.13	HotSpotNet-0.1m
[]()		0.66	0.58	0.29	0.24	0.35	0.31	0.15	subProcess
[]()		0.66	0.58	0.28	0.25	0.37	0.24	0.13	3D-CVF_v2
[]()		0.66	0.58	0.28	0.25	0.35	0.3	0.13	FMF-VoxelNet
[]()		0.66	0.58	0.27	0.24	0.38	0.29	0.13	CyliNet-RG single
[]()		0.66	0.58	0.27	0.24	0.35	0.34	0.12	CenterPP-Large
[]()		0.66	0.57	0.25	0.24	0.37	0.27	0.12	epoch_40_s0.4
[]()		0.66	0.57	0.25	0.24	0.35	0.27	0.12	rewq
[]()		0.65	0.6	0.32	0.25	0.49	0.26	0.13	LRCF360-Single
[]()		0.65	0.58	0.45	0.26	0.34	0.24	0.13	BEVFormer v2 Opt
[]()		0.65	0.58	0.28	0.25	0.43	0.31	0.13	FIFA3D
[]()		0.64	0.59	0.43	0.26	0.37	0.35	0.14	qichuangeng
Unleashing HyDRa: Hybrid Fusion, Depth Consistency and Radar for Unified 3D Perception	✓ Link	0.64	0.57	0.40	0.25	0.42	0.25	0.12	HyDRa	2024-03-12
[]()		0.64	0.57	0.3	0.25	0.48	0.25	0.12	DWS-pillar
[]()		0.64	0.56	0.47	0.24	0.36	0.21	0.12	PatternFormer
[]()		0.64	0.55	0.3	0.24	0.39	0.27	0.12	CVCNet-Single
[]()		0.63	0.55	0.51	0.25	0.32	0.28	0.12	Baidu_vis_3d
[]()		0.63	0.55	0.49	0.24	0.34	0.24	0.12	StreamPETR-Base
[]()		0.63	0.55	0.45	0.25	0.38	0.26	0.13	VideoBEV-Base
[]()		0.63	0.55	0.42	0.24	0.34	0.33	0.14	BevDepth++
[]()		0.63	0.55	0.29	0.25	0.39	0.35	0.14	CVFNet
[]()		0.63	0.54	0.3	0.25	0.39	0.34	0.14	stool
[]()		0.63	0.54	0.3	0.25	0.39	0.24	0.16	DTIF
[]()		0.63	0.54	0.29	0.25	0.46	0.26	0.13	centerpoint_pillars_gcn
Do You Remember . . . the Future? Weak-to-Strong generalization in 3D Object Detection	✓ Link	0.63	0.54						X-Ray CenterPoint-Voxel	2024-08-03
[]()		0.63	0.53	0.32	0.25	0.38	0.24	0.12	CRIPAC
[]()		0.63	0.53	0.3	0.25	0.38	0.24	0.14	MTV
CRN: Camera Radar Net for Accurate, Robust, Efficient 3D Perception	✓ Link	0.624	0.575						CRN	2023-04-03
[]()		0.62	0.54	0.34	0.26	0.44	0.33	0.13	PolarStream-4-PCx1
[]()		0.62	0.53	0.45	0.24	0.34	0.31	0.13	TiG-BEV
[]()		0.62	0.53	0.44	0.25	0.34	0.29	0.13	BEVDepth-AeDet
[]()		0.62	0.53	0.4	0.24	0.32	0.33	0.13	Inspur_DABNet4D-pure
[]()		0.62	0.52	0.42	0.25	0.41	0.25	0.13	791914561
SSN: Shape Signature Networks for Multi-class Object Detection from Point Clouds	✓ Link	0.62	0.51	0.34	0.24	0.43	0.27	0.09	SSN
[]()		0.62	0.51	0.3	0.24	0.38	0.3	0.13	Sy
[]()		0.62	0.51	0.3	0.24	0.38	0.29	0.13	luuminhquan_openpcdet
[]()		0.62	0.51	0.3	0.24	0.37	0.29	0.13	PE-RVCN
[]()		0.62	0.5	0.32	0.24	0.36	0.31	0.13	Team_Simon
[]()		0.61	0.55	0.49	0.25	0.38	0.41	0.11	DEPE
[]()		0.61	0.54	0.4	0.26	0.43	0.36	0.15	yangfan293
[]()		0.61	0.54	0.38	0.26	0.54	0.29	0.13	pointpainting
[]()		0.61	0.52	0.44	0.24	0.35	0.35	0.13	BEVDepth-pure
[]()		0.61	0.52	0.44	0.24	0.33	0.34	0.12	s22kdist21
[]()		0.61	0.51	0.32	0.24	0.4	0.32	0.13	jinkkun
[]()		0.61	0.51	0.3	0.25	0.43	0.37	0.13	SSL_CP_Flow
[]()		0.61	0.5	0.31	0.25	0.37	0.33	0.13	HEU
[]()		0.61	0.48	0.32	0.25	0.38	0.26	0.13	PiFeNet
[]()		0.6	0.53	0.52	0.25	0.35	0.38	0.12	4DMVT-BEV
[]()		0.6	0.53	0.42	0.26	0.45	0.37	0.15	obj_6
[]()		0.6	0.53	0.4	0.26	0.44	0.35	0.15	swin-b-nuimage-2key
[]()		0.6	0.52	0.43	0.26	0.4	0.37	0.15	obj_5
[]()		0.6	0.52	0.42	0.26	0.42	0.38	0.13	KPRDepth
[]()		0.6	0.5	0.45	0.25	0.4	0.32	0.13	liyinhao1234
[]()		0.6	0.5	0.45	0.24	0.38	0.32	0.13	bevdepth
[]()		0.6	0.5	0.31	0.25	0.44	0.39	0.13	CenterPoint_mmdet3D
[]()		0.59	0.52	0.56	0.25	0.37	0.39	0.13	Brave
[]()		0.59	0.51	0.55	0.25	0.36	0.4	0.13	4DMVT-RCNN
[]()		0.59	0.51	0.55	0.24	0.37	0.36	0.12	Focal-PETRv2e
[]()		0.59	0.51	0.55	0.24	0.36	0.37	0.13	PETRv2-pure
[]()		0.59	0.51	0.53	0.26	0.37	0.32	0.12	Sparse4d_vovnet99
[]()		0.59	0.51	0.45	0.26	0.38	0.39	0.14	obj_4
[]()		0.59	0.51	0.43	0.26	0.45	0.41	0.15	obj_3
[]()		0.59	0.5	0.55	0.25	0.36	0.34	0.12	ghkbkhjbjn
[]()		0.59	0.5	0.54	0.25	0.35	0.34	0.12	zhanghdgeh
[]()		0.59	0.5	0.47	0.25	0.38	0.33	0.13	BEVDistill
Cylinder3D: An Effective 3D Framework for Driving-scene LiDAR Semantic Segmentation	✓ Link	0.59	0.49	0.33	0.24	0.44	0.27	0.24	Reconfig PP v3	2020-08-04
[]()		0.59	0.48	0.45	0.24	0.35	0.34	0.12	ECARX_BEVNet
[]()		0.59	0.47	0.32	0.25	0.44	0.3	0.13	PointPillars + DSA
[]()		0.59	0.46	0.31	0.25	0.42	0.32	0.13	AGO-Net
[]()		0.58	0.62	0.29	0.25	0.33	1.36	0.42	ATME
[]()		0.58	0.62	0.28	0.24	0.34	1.36	0.42	lgdnumber2
[]()		0.58	0.62	0.28	0.24	0.33	1.35	0.42	Radiant
[]()		0.58	0.5	0.58	0.25	0.38	0.39	0.13	ayil1e
[]()		0.58	0.5	0.54	0.25	0.38	0.38	0.11	DC-Sym-Residual
[]()		0.58	0.5	0.43	0.26	0.47	0.4	0.16	bevdepth
[]()		0.58	0.49	0.57	0.26	0.37	0.31	0.13	Real4d
[]()		0.58	0.49	0.56	0.24	0.36	0.34	0.12	PETR v2
[]()		0.58	0.49	0.55	0.24	0.38	0.42	0.12	det22947
[]()		0.58	0.48	0.55	0.25	0.36	0.32	0.12	ZongMu-CV
[]()		0.58	0.48	0.54	0.25	0.37	0.37	0.11	Rover
[]()		0.58	0.48	0.53	0.25	0.38	0.32	0.12	RadarFormer
[]()		0.58	0.48	0.53	0.25	0.37	0.36	0.12	MV-BEVT
[]()		0.58	0.48	0.51	0.25	0.4	0.36	0.12	DA-HydraFormer
[]()		0.58	0.48	0.44	0.26	0.45	0.37	0.13	lyra
[]()		0.58	0.47	0.5	0.25	0.38	0.33	0.13	Inspur-MASTER-v2
[]()		0.58	0.46	0.46	0.25	0.39	0.33	0.12	DAMEN
[]()		0.58	0.46	0.39	0.27	0.5	0.25	0.11	PointPainting
[]()		0.58	0.45	0.32	0.25	0.43	0.33	0.13	Syn-Aug1
[]()		0.58	0.45	0.32	0.25	0.43	0.33	0.13	HQUJIN
[]()		0.57	0.49	0.57	0.26	0.38	0.39	0.13	OA-BEV
[]()		0.57	0.49	0.56	0.26	0.36	0.44	0.13	PolarFormer
[]()		0.57	0.49	0.54	0.26	0.37	0.39	0.14	VoxelFormer
[]()		0.57	0.49	0.52	0.26	0.41	0.43	0.12	RCM_Fusion
[]()		0.57	0.49	0.5	0.25	0.38	0.44	0.15	Yinhaoli
[]()		0.57	0.48	0.58	0.27	0.38	0.33	0.12	VisionDP
BEVFormer: Learning Bird's-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal Transformers	✓ Link	0.57	0.48	0.58	0.26	0.38	0.38	0.13	BEVFormer	2022-03-31
[]()		0.57	0.48	0.58	0.26	0.38	0.38	0.13	BEVFormer
[]()		0.57	0.48	0.56	0.26	0.39	0.33	0.11	VisionGroup
[]()		0.57	0.48	0.44	0.24	0.46	0.44	0.13	RC-BEVFusion
[]()		0.57	0.46	0.49	0.25	0.38	0.33	0.12	wangzehao
SSN: Shape Signature Networks for Multi-class Object Detection from Point Clouds	✓ Link	0.57	0.46	0.37	0.26	0.43	0.26	0.31	SSN-v1
[]()		0.57	0.45	0.51	0.24	0.39	0.3	0.12	BEVDet4D
[]()		0.57	0.45	0.32	0.25	0.42	0.42	0.14	ASCNet-1-5s
BEVDet4D: Exploit Temporal Cues in Multi-camera 3D Object Detection	✓ Link	0.569	0.451	0.511	0.241	0.386	0.301	0.121	BEVDet4D	2022-03-31
[]()		0.562	0.467	0.605	0.253	0.331	0.336	0.187	CLIP-BEVFormer
[]()		0.56	0.47	0.61	0.24	0.38	0.37	0.12	boring_test_9
[]()		0.56	0.46	0.52	0.25	0.41	0.35	0.13	TJU-IMMLab_CC
[]()		0.56	0.46	0.5	0.25	0.44	0.36	0.12	ppyolo
[]()		0.55	0.57	0.26	0.72	1.53	0.27	0.12	v-test
[]()		0.55	0.5	0.31	0.25	1.39	0.3	0.13	dang
[]()		0.55	0.48	0.32	0.25	0.87	0.34	0.13	llstm
[]()		0.55	0.47	0.57	0.27	0.49	0.41	0.15	obj_1
[]()		0.55	0.46	0.61	0.26	0.42	0.43	0.13	BEV_align_fpn
[]()		0.55	0.44	0.52	0.26	0.4	0.43	0.11	RVFUSION
[]()		0.55	0.44	0.5	0.26	0.43	0.38	0.11	X3KD
[]()		0.55	0.42	0.52	0.25	0.43	0.29	0.11	Star-Optimus
[]()		0.55	0.42	0.42	0.25	0.44	0.32	0.13	joint
[]()		0.54	0.46	0.62	0.25	0.39	0.49	0.13	CAM4D
[]()		0.54	0.46	0.61	0.26	0.39	0.47	0.13	PolarFormer-pure
[]()		0.54	0.46	0.61	0.25	0.39	0.48	0.13	auto5D
[]()		0.54	0.45	0.59	0.26	0.42	0.46	0.13	DGroup
[]()		0.54	0.45	0.57	0.25	0.39	0.48	0.13	ZMfusion
[]()		0.54	0.44	0.63	0.26	0.4	0.43	0.14	BEVFormer-pure
[]()		0.54	0.44	0.63	0.26	0.39	0.37	0.13	convnext
[]()		0.54	0.44	0.54	0.26	0.41	0.48	0.12	Detr3d_RV
[]()		0.53	0.45	0.62	0.26	0.42	0.47	0.13	AutoD
[]()		0.53	0.45	0.57	0.25	0.4	0.67	0.11	Detr4d
[]()		0.53	0.45	0.52	0.26	0.38	0.63	0.13	puppyboy
[]()		0.53	0.45	0.38	0.25	0.68	0.28	0.37	CenterPoint-VID
[]()		0.53	0.43	0.54	0.27	0.42	0.57	0.11	DETNT
[]()		0.53	0.41	0.56	0.25	0.4	0.43	0.13	sina
[]()		0.53	0.39	0.54	0.25	0.39	0.35	0.13	BEVerse
[]()		0.52	0.45	0.57	0.25	0.38	0.78	0.13	zongmu-CV
[]()		0.52	0.43	0.6	0.26	0.42	0.5	0.13	xin.lu.2
[]()		0.52	0.42	0.63	0.26	0.38	0.49	0.12	TransCAR
[]()		0.52	0.39	0.56	0.26	0.45	0.35	0.12	Spirit of Optimus
[]()		0.52	0.34	0.35	0.26	0.48	0.27	0.11	xixi
[]()		0.51	0.45	0.58	0.25	0.38	0.79	0.13	yunzhu
[]()		0.51	0.43	0.64	0.27	0.44	0.54	0.13	AD3D
[]()		0.51	0.42	0.48	0.27	0.58	0.53	0.17	RightOrange
[]()		0.51	0.41	0.69	0.26	0.45	0.45	0.12	gznyyb
[]()		0.51	0.33	0.39	0.25	0.49	0.31	0.14	Reconfig PP
[]()		0.5	0.44	0.59	0.25	0.38	0.81	0.13	PETR-e
[]()		0.5	0.43	0.62	0.26	0.41	0.78	0.13	CascadeNet
[]()		0.5	0.42	0.52	0.25	0.39	0.83	0.12	CFT-BEV3D
[]()		0.5	0.38	0.59	0.25	0.49	0.42	0.14	Inspur-MASTER-3D
[]()		0.5	0.38	0.59	0.25	0.49	0.42	0.14	Inspur-MASTER-3D
[]()		0.49	0.44	0.53	0.25	0.39	1.0	0.15	FudanZVG-TPD-e
[]()		0.49	0.43	0.63	0.25	0.41	0.88	0.13	TESTB3DTV
[]()		0.49	0.43	0.62	0.25	0.39	0.79	0.13	Graph-DETR3D
[]()		0.49	0.43	0.59	0.25	0.41	0.84	0.13	PolarDETR
EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation	✓ Link	0.49	0.423	0.547	0.236	0.302	1.071	0.123	EPro-PnP-Det v2	2023-03-22
[]()		0.49	0.42	0.59	0.25	0.39	0.85	0.13	ORA3D
[]()		0.49	0.42	0.55	0.24	0.3	1.07	0.12	EPro-PnP-Det v2
[]()		0.49	0.41	0.53	0.26	0.39	0.79	0.13	CFT-BEV3D
[]()		0.49	0.41	0.48	0.26	0.59	0.7	0.14	RCBEV
[]()		0.49	0.38	0.61	0.25	0.5	0.53	0.1	ada-mmfusion
[]()		0.49	0.36	0.52	0.27	0.59	0.43	0.14	RCF360
[]()		0.48	0.42	0.57	0.25	0.37	1.01	0.12	DD3D
[]()		0.48	0.42	0.53	0.24	0.4	0.98	0.15	BEVDet-Beta
[]()		0.48	0.41	0.64	0.26	0.39	0.85	0.13	DETR3D
[]()		0.48	0.37	0.63	0.25	0.51	0.54	0.09	mmfusion
[]()		0.48	0.32	0.4	0.25	0.76	0.27	0.09	VBNET
[]()		0.47	0.44	0.57	0.26	0.51	1.22	0.11	Wang Qitai
[]()		0.47	0.44	0.56	0.26	0.51	1.22	0.11	ImmortalTracker
[]()		0.47	0.43	0.62	0.25	0.39	1.12	0.21	M^2BEV_Det&Seg
[]()		0.47	0.43	0.58	0.25	0.38	1.05	0.19	M^2BEV_Det
[]()		0.47	0.43	0.54	0.26	0.44	1.02	0.16	wintercoconut
[]()		0.47	0.42	0.65	0.26	0.45	0.86	0.13	BEV3D
[]()		0.47	0.41	0.57	0.24	0.37	1.63	0.12	yy
[]()		0.47	0.4	0.59	0.24	0.34	0.97	0.13	ufchaq72938
[]()		0.47	0.37	0.59	0.27	0.75	0.4	0.13	PiCasso4D
[]()		0.47	0.37	0.48	0.4	0.67	0.48	0.11	Daimler_RD_ASA-HD Frustum PointNet
[]()		0.46	0.42	0.65	0.26	0.46	0.95	0.14	PETR_Radar_Fusion
[]()		0.46	0.41	0.65	0.27	0.46	0.98	0.15	PegasusAI-B
[]()		0.46	0.4	0.68	0.26	0.42	0.89	0.13	xin.lu
[]()		0.46	0.4	0.67	0.27	0.4	0.88	0.13	SRCN3D
[]()		0.46	0.39	0.62	0.24	0.39	1.53	0.12	MAOLoss
[]()		0.46	0.39	0.59	0.25	0.39	1.04	0.11	Pinkie Pie
[]()		0.46	0.39	0.59	0.24	0.39	1.06	0.15	MG
[]()		0.46	0.38	0.58	0.26	0.44	0.91	0.14	RepTrans
[]()		0.46	0.35	0.63	0.26	0.52	0.52	0.16	L-G
EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation	✓ Link	0.453	0.373	0.605	0.243	0.359	1.067	0.124	EPro-PnP-Det v1	2022-03-24
[]()		0.45	0.41	0.7	0.26	0.48	0.95	0.15	FTM3D
[]()		0.45	0.39	0.63	0.25	0.45	1.51	0.13	PGD, Camera
[]()		0.45	0.39	0.6	0.25	0.34	1.61	0.22	IPD3D
Probabilistic and Geometric Depth: Detecting Objects in Perspective	✓ Link	0.45	0.39						PGD	2021-07-29
[]()		0.45	0.38	0.63	0.25	0.44	1.48	0.13	Vidar
[]()		0.45	0.33	0.63	0.26	0.52	0.61	0.11	CenterFusion
CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection	✓ Link	0.449	0.326						CenterFusion	2020-11-10
nuScenes: A multimodal dataset for autonomous driving	✓ Link	0.449							PointPillars (ImageNet)	2019-03-26
nuScenes: A multimodal dataset for autonomous driving	✓ Link	0.448							PointPillars (KITTI)	2019-03-26
nuScenes: A multimodal dataset for autonomous driving	✓ Link	0.442							PointPillars	2019-03-26
[]()		0.44	0.39	0.57	0.26	0.51	1.05	0.2	M^2BEV, Camera
[]()		0.44	0.38	0.67	0.24	0.46	1.15	0.12	FCOS3D-DSG
[]()		0.44	0.37	0.6	0.25	0.47	1.0	0.15	tsu-mdf
[]()		0.44	0.36	0.67	0.26	0.4	1.59	0.12	DHNet
[]()		0.44	0.31	0.68	0.27	0.58	0.49	0.15	mincheol moon
[]()		0.43	0.36	0.69	0.25	0.45	1.43	0.12	MMDet3D, Camera
[]()		0.43	0.21	0.63	0.24	0.41	0.31	0.13	cvprspa2
FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection	✓ Link	0.428	0.358	0.690	0.249	0.452	1.434	0.124	FCOS3D	2021-04-22
[]()		0.42	0.36	0.71	0.27	0.48	0.97	0.14	PeaceLove
[]()		0.42	0.35	0.38	0.25	0.55	1.0	0.38	Freespace
[]()		0.42	0.33	0.66	0.26	0.35	1.66	0.2	Camera
[]()		0.42	0.3	0.45	0.34	1.55	0.39	0.14	Capstone team
InfoFocus: 3D Object Detection for Autonomous Driving with Dynamic Information Modeling		0.4	0.39	0.36	0.26	1.13	1.0	0.4	InfoFocus	2020-07-16
[]()		0.4	0.34	0.66	0.26	0.63	1.63	0.14	CenterNet
[]()		0.39	0.38	0.37	0.27	1.17	1.0	0.41	Henry
[]()		0.39	0.31	0.73	0.25	0.5	1.52	0.12	SAIC ADC
[]()		0.38	0.49	0.48	0.84	1.58	1.45	0.36	SparsePoint
[]()		0.38	0.39	0.39	0.25	0.51	1.53	1.0	BirdNet+ (multisweep)
[]()		0.38	0.3	0.74	0.26	0.55	1.55	0.13	MonoDIS
[]()		0.38	0.3	0.72	0.27	0.54	1.17	0.18	weareateam
[]()		0.38	0.3	0.65	0.26	0.57	1.04	0.2	first
[]()		0.37	0.29	0.75	0.26	0.6	1.58	0.14	LRM0
[]()		0.36	0.3	0.83	0.28	0.61	1.09	0.19	yingfei
[]()		0.36	0.27	0.71	0.25	0.46	1.31	0.33	QD-3DT
[]()		0.35	0.3	0.45	0.27	0.87	1.0	0.38	VIPL_ICT
[]()		0.34	0.35	0.63	0.26	0.5	1.58	1.0	RadarFusion
[]()		0.34	0.28	0.84	0.28	0.72	1.23	0.17	atss3d
[]()		0.34	0.28	0.84	0.28	0.72	1.23	0.17	atss-3d
[]()		0.33	0.3	0.71	0.26	0.66	1.71	0.61	HZ
[]()		0.32	0.27	0.51	0.33	0.84	1.74	0.49	553
[]()		0.27	0.21	0.8	0.45	0.59	1.58	0.53	Peixuan
[]()		0.25	0.28	0.76	0.29	0.84	1.63	1.0	camera_car
[]()		0.23	0.09	0.67	0.43	1.09	0.74	0.34	DLLA-search
[]()		0.21	0.08	0.61	0.42	1.26	1.59	0.33	MinkPoint
[]()		0.18	0.09	0.7	0.42	0.96	1.0	0.59	SECOND + PointPillars
[]()		0.16	0.11	0.87	0.58	1.6	2.21	0.5	PointNet
[]()		0.14	0.1	0.9	0.57	0.66	1.66	1.0	Monodis reproduction with zip
[]()		0.14	0.05	0.82	0.43	0.61	2.08	1.0	KPConvPillars
[]()		0.13	0.05	0.88	0.57	0.78	1.41	0.76	YZ_2019
[]()		0.13	0.05	0.88	0.57	0.78	1.41	0.76	WhiteWolf
[]()		0.12	0.06	0.63	0.79	1.29	1.34	0.63	IAIR-Pioneer
[]()		0.08	0.09	0.92	0.92	0.9	1.08	0.92	LGDnumber1
[]()		0.08	0.05	0.82	0.79	1.16	1.43	0.87	JerryAI
[]()		0.08	0.05	0.82	0.79	1.14	1.43	0.87	TeamDark
[]()		0.08	0.01	0.86	0.64	0.79	1.39	1.0	YZ2019
[]()		0.07	0.02	1.06	0.61	0.83	1.51	1.0	3D-GCK
[]()		0.06	0.05	0.82	0.93	1.19	1.43	0.87	Team XD
[]()		0.04	0.04	0.96	0.92	0.9	1.18	1.0	dawn
[]()		0.04	0.03	0.83	0.94	1.22	1.4	1.0	mqdao
[]()		0.03	0.01	0.97	0.92	0.93	0.99	0.93	Radar-PointGNN: Graph convolutions
[]()		0.01	0.0	1.02	1.0	1.06	0.99	0.9	qww
[]()		0.0	0.0	1.0	1.0	1.0	1.0	1.0	Only one
Class-balanced Grouping and Sampling for Point Cloud 3D Object Detection	✓ Link	0.63.3	0.528						MEGVII	2019-08-26

OpenCodePapers

3d-object-detection-on-nuscenes