在最近的计算机视觉界的盛会——CVPR 2024上，自动化学院、人工智能学院李啸天同学的论文《GAFusion: Adaptive Fusing LiDAR and Camera with Multiple Guidance for 3D Object Detection》被该会议录用。这不仅是对他们研究成果的认可，也是对学院教育质量的肯定。

此项研究聚焦于多模态3D目标检测，特别是在鸟瞰图（BEV）视角下的应用，这是一个极具挑战性的领域。他们提出了一种创新的方法，名为GAFusion，它通过稀疏深度引导（SDG）和激光雷达占据引导（LOG）来生成具有丰富深度信息的3D特征，并利用激光雷达引导的自适应融合transformer（LGAFT）从全局角度增强不同模态BEV特征之间的交互。此外，李啸天同学研究团队还设计了一个BEV网格来存放多尺度下采样特征，并开发了多尺度双路径transformer（MSDPT），以扩大不同模态特征的接受域，显著提高了检测性能。GAFusion有助于自动驾驶领域安全性的重大提升，也为多模态3D目标检测领域后续的研究提供更多的见解。

该项成绩的取得体现了自动化学院、人工智能学院的“鼓励创新、追求卓越”育人理念，同时也激励了更多的同学积极参与到科学研究中，进一步在科研领域发光发热。

 CVPR（全称IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）是人工智能与计算机视觉领域最顶级的国际学术会议（CCF A类会议）。据最新谷歌学术指标统计，CVPR位列总榜第4，前三名分别为Nature、NEJM和Science，在计算机学科排名第1。

（撰稿：范保杰  初审：徐丰羽 编辑：张丽阳 审核：普勇）