名称Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D时间：20.08机构：NVIDIATL;DR后融合方法将每一目感知结果通过相机参数转换到BEV空间再后融合，LSS开启前融合的先河，将特征通过先lift再splat到BEV空间，通过BEV空间特征直接预

原论文：MatrixVT:EfficientMulti-CameratoBEVTransformationfor3DPerception来自：CVPR2022，旷视科技，Submission-2022.11针对目前BEV中更有优势的Lift-Splat类方法中关键模块（VisionTransformation），MatrixVT实现了非常优雅的优化，在保持模型性能（甚至略微提高）的同时，能大幅降低计

本文介绍了一种新的相机-激光雷达融合方法，称为“LiftAttentedSplat”，该方法完全绕过单目深度估计，而是使用简单的transformer在BEV中选择和融合相机和激光雷达特征。证据表明，与基于Monocular深度估计的方法相比，本文的方法显示出更好的相机利用率，并提高了物体检测性能。贡献如下：