基于BEV的稠密融合算法或许并不是最优的多摄融合感知框架。同时特征级的多摄融合也并不等价于BEV。这两年，PETR系列(PETR, PETR-v2, StreamPETR) 也取得了卓越的性能，并且其输出空间是稀疏的。在PETR系列方法中，对于每个instance feature，采用global cross attention来实现多视角的特征融合。由于融合模块计算复杂度仍与特征图尺寸相关，因此

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Scaramuzza 的模型主要用于将2D 鱼眼图像上的点转换为3D 空间中的光线方向（即从相机中心出发的单位向量）。2D 到 3D 的映射通过多项式函数fρ′f(\rho')fρ′来描述鱼眼图像的畸变特性。这里的 $\rho’ = \sqrt{u’^2 + v’^2} $ 是归一化的图像平面上的径向距离。多项式fρ′f(\rho')fρ′将ρ′\rho'ρ′映射到第三维（即光线方向的 ( z )

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GNN有许多跨不同任务和领域的应用。尽管通用任务可以由每个类别的GNN直接进行处理，包括节点分类、图像分类、网络嵌入图形生成和时空图预测，其他一般的与图数据相关的任务（如节点集群，链接预测和图分区等），也可以通过GNN来实现。下面详细介绍了基于以下研究领域的一些应用。1.3.1 计算机视觉：GNN在计算机视觉中的应用包括场景图生成、点云分类和动作识别。场景图生成：使用GNN识别物体之间的语义关系有