现在来看，3D目标检测还有什么意义？

曾几何时，3D目标检测还统治着自动驾驶的动态感知领域，而OCC之后，尤其是当下端到端大趋势下，3D目标检测这个任务似乎变得没那么重要了？

那究竟这个领域还值不值得入坑？换句话说，3D目标检测是否是当前量产范式下必要的？汽车人对这个问题的回答是肯定的。首先相比于2D检测，3D检测可以提供足够多的信息用于下游的规控。此外3D检测可以提供显式的信息服务于量产，相比于黑盒式的端到端直接输出自车轨迹规划结果，安全性上是有更高保障的。回归到OCC这个任务，基于OCC做规控，搜索的空间更大，所需要的资源开销也更大，量产车资源负载暂时还支撑不起。

3D检测作为自动驾驶领域发展很久的方向，已经相对成熟，衍生出很多的算法适合云端和车端。那么3D检测到底涉及哪些内容呢？今天就带大家一起看下我们『自动驾驶之心知识星球』关于3D目标检测的相关内容和前沿讨论！ 涉及综述/数据集/前沿算法的汇总、科研界顶级大佬直播、岗位招聘、日常讨论、从业感悟等等，应有尽有~

开源汇总仓库

综述

这些综述系统性的归纳近几年的研究工作并分门别类，很适合小白和找方向的小伙伴：

数据集汇总

基于点云的方法汇总

基于Range的方法汇总

基于BEV的方法汇总

基于单目的方法汇总