3D Object Detection On Nuscenes

评估指标

NDS

mAAE

mAOE

mAP

mASE

mATE

mAVE

评测结果

各个模型在此基准测试上的表现结果

比较表格

模型名称	NDS	mAAE	mAOE	mAP	mASE	mATE	mAVE
模型 1	0.52	0.13	0.42	0.43	0.26	0.6	0.5
模型 2	0.74	0.13	0.3	0.71	0.23	0.24	0.24
模型 3	0.7	0.13	0.34	0.64	0.24	0.26	0.22
multimodal-virtual-point-3d-detection	0.71	0.13	0.32	0.66	0.24	0.26	0.31
模型 5	0.71	0.12	0.36	0.68	0.24	0.27	0.26
模型 6	0.18	0.59	0.96	0.09	0.42	0.7	1.0
模型 7	0.61	0.13	0.54	0.54	0.26	0.38	0.29
模型 8	0.62	0.13	0.34	0.53	0.24	0.45	0.31
模型 9	0.38	0.18	0.54	0.3	0.27	0.72	1.17
模型 10	0.73	0.13	0.34	0.71	0.24	0.25	0.26
模型 11	0.72	0.13	0.37	0.69	0.25	0.26	0.27
模型 12	0.45	0.13	0.44	0.38	0.25	0.63	1.48
模型 13	0.45	0.11	0.52	0.33	0.26	0.63	0.61
probabilistic-and-geometric-depth-detecting	0.45	-	-	0.39	-	-	-
模型 15	0.58	0.12	0.39	0.46	0.25	0.46	0.33
模型 16	0.71	0.12	0.37	0.67	0.24	0.27	0.27
模型 17	0.57	0.14	0.42	0.45	0.25	0.32	0.42
模型 18	0.59	0.14	0.38	0.51	0.26	0.45	0.39
模型 19	0.61	0.15	0.43	0.54	0.26	0.4	0.36
模型 20	0.58	0.42	0.33	0.62	0.24	0.28	1.35
模型 21	0.58	0.13	0.37	0.49	0.26	0.57	0.31
模型 22	0.6	0.12	0.35	0.53	0.25	0.52	0.38
模型 23	0.42	0.2	0.35	0.33	0.26	0.66	1.66
模型 24	0.55	0.15	0.49	0.47	0.27	0.57	0.41
模型 25	0.08	0.87	1.14	0.05	0.79	0.82	1.43
模型 26	0.47	0.11	0.67	0.37	0.4	0.48	0.48
模型 27	0.73	0.13	0.33	0.71	0.24	0.26	0.25
do-you-remember-the-future-weak-to-strong	0.63	-	-	0.54	-	-	-
模型 29	0.71	0.12	0.35	0.67	0.25	0.31	0.22
模型 30	0.59	0.13	0.37	0.52	0.25	0.56	0.39
模型 31	0.7	0.12	0.32	0.64	0.23	0.26	0.22
模型 32	0.59	0.13	0.42	0.46	0.25	0.31	0.32
模型 33	0.49	0.13	0.39	0.41	0.26	0.53	0.79
模型 34	0.77	0.13	0.28	0.75	0.22	0.22	0.19
模型 35	0.7	0.13	0.34	0.64	0.24	0.26	0.21
模型 36	0.08	1.0	0.79	0.01	0.64	0.86	1.39
模型 37	0.73	0.13	0.35	0.69	0.23	0.24	0.19
模型 38	0.49	0.14	0.59	0.41	0.26	0.48	0.7
模型 39	0.67	0.14	0.33	0.58	0.25	0.26	0.22
模型 40	0.54	0.12	0.41	0.44	0.26	0.54	0.48
模型 41	0.51	0.13	0.44	0.43	0.27	0.64	0.54
模型 42	0.74	0.13	0.32	0.72	0.24	0.25	0.27
模型 43	0.7	0.13	0.38	0.65	0.24	0.27	0.28
模型 44	0.63	0.12	0.32	0.55	0.25	0.51	0.28
模型 45	0.46	0.16	0.52	0.35	0.26	0.63	0.52
模型 46	0.76	0.13	0.33	0.76	0.23	0.24	0.23
模型 47	0.7	0.13	0.32	0.64	0.23	0.25	0.24
模型 48	0.68	0.12	0.36	0.61	0.24	0.28	0.22
模型 49	0.63	0.14	0.38	0.53	0.25	0.3	0.24
class-balanced-grouping-and-sampling-for	0.63.3	-	-	0.528	-	-	-
dsvt-dynamic-sparse-voxel-transformer-with	0.73	0.14	0.30	-	0.23	0.25	0.25
模型 52	0.55	0.13	0.87	0.48	0.25	0.32	0.34
模型 53	0.08	0.92	0.9	0.09	0.92	0.92	1.08
模型 54	0.59	0.13	0.36	0.51	0.25	0.55	0.4
模型 55	0.74	0.13	0.35	0.72	0.24	0.25	0.25
模型 56	0.52	0.11	0.48	0.34	0.26	0.35	0.27
模型 57	0.61	0.13	0.38	0.48	0.25	0.32	0.26
模型 58	0.62	0.13	0.44	0.54	0.26	0.34	0.33
模型 59	0.63	0.13	0.46	0.54	0.25	0.29	0.26
模型 60	0.59	0.12	0.35	0.5	0.25	0.54	0.34
模型 61	0.01	0.9	1.06	0.0	1.0	1.02	0.99
ea-bev-edge-aware-bird-s-eye-view-projector	0.78	0.12	0.28	0.77	0.21	0.23	0.20
模型 63	0.4	0.14	0.63	0.34	0.26	0.66	1.63
模型 64	0.51	0.12	0.45	0.41	0.26	0.69	0.45
模型 65	0.62	0.13	0.34	0.53	0.25	0.44	0.29
模型 66	0.44	0.15	0.47	0.37	0.25	0.6	1.0
模型 67	0.43	0.13	0.41	0.21	0.24	0.63	0.31
模型 68	0.37	0.14	0.6	0.29	0.26	0.75	1.58
模型 69	0.71	0.14	0.36	0.67	0.24	0.26	0.27
模型 70	0.74	0.13	0.34	0.72	0.24	0.25	0.27
模型 71	0.57	0.13	0.38	0.49	0.26	0.57	0.39
模型 72	0.49	0.1	0.5	0.38	0.25	0.61	0.53
模型 73	0.69	0.13	0.37	0.62	0.24	0.28	0.21
模型 74	0.58	0.13	0.38	0.47	0.25	0.5	0.33
infofocus-3d-object-detection-for-autonomous	0.4	0.4	1.13	0.39	0.26	0.36	1.0
模型 76	0.58	0.13	0.45	0.48	0.26	0.44	0.37
模型 77	0.67	0.14	0.32	0.59	0.25	0.39	0.17
模型 78	0.38	0.36	1.58	0.49	0.84	0.48	1.45
模型 79	0.64	0.12	0.48	0.57	0.25	0.3	0.25
模型 80	0.73	0.14	0.35	0.71	0.24	0.26	0.26
模型 81	0.34	1.0	0.5	0.35	0.26	0.63	1.58
模型 82	0.68	0.13	0.34	0.6	0.24	0.27	0.24
模型 83	0.5	0.12	0.39	0.42	0.25	0.52	0.83
模型 84	0.71	0.13	0.32	0.66	0.24	0.24	0.27
模型 85	0.56	0.12	0.44	0.46	0.25	0.5	0.36
focalformer3d-focusing-on-hard-instance-for	0.75	0.13	0.33	0.72	0.24	0.25	0.23
模型 87	0.46	0.13	0.42	0.4	0.26	0.68	0.89
ssn-shape-signature-networks-for-multi-class-1	0.57	0.31	0.43	0.46	0.26	0.37	0.26
模型 89	0.48	0.15	0.4	0.42	0.24	0.53	0.98
模型 90	0.7	0.13	0.38	0.65	0.24	0.26	0.27
模型 91	0.62	0.13	0.41	0.52	0.25	0.42	0.25
模型 92	0.14	1.0	0.61	0.05	0.43	0.82	2.08
模型 93	0.36	0.33	0.46	0.27	0.25	0.71	1.31
ssn-shape-signature-networks-for-multi-class-1	0.62	0.09	0.43	0.51	0.24	0.34	0.27
multi-modal-3d-object-detection-by-box	0.721	-	-	0.689	-	-	-
sparc-sparse-radar-camera-fusion-for-3d	0.671	-	-	0.60	-	-	-
模型 97	0.72	0.13	0.32	0.67	0.23	0.25	0.26
模型 98	0.71	0.12	0.3	0.65	0.23	0.24	0.24
模型 99	0.76	0.13	0.29	0.74	0.23	0.23	0.24
模型 100	0.72	0.13	0.36	0.7	0.24	0.26	0.27
模型 101	0.36	0.19	0.61	0.3	0.28	0.83	1.09
模型 102	0.47	0.11	0.51	0.44	0.26	0.57	1.22
模型 103	0.61	0.12	0.33	0.52	0.24	0.44	0.34
robust-multimodal-3d-object-detection-via	0.74	0.11	0.30	0.72	0.24	0.27	0.27
模型 105	0.57	0.13	0.38	0.48	0.26	0.58	0.38
模型 106	0.03	0.93	0.93	0.01	0.92	0.97	0.99
模型 107	0.5	0.14	0.49	0.38	0.25	0.59	0.42
模型 108	0.73	0.13	0.32	0.69	0.23	0.25	0.21
模型 109	0.66	0.13	0.4	0.61	0.26	0.28	0.32
nuscenes-a-multimodal-dataset-for-autonomous	0.442	-	-	-	-	-	-
模型 111	0.55	0.11	0.43	0.44	0.26	0.5	0.38
模型 112	0.71	0.13	0.31	0.66	0.23	0.25	0.24
模型 113	0.53	0.13	0.39	0.39	0.25	0.54	0.35
模型 114	0.64	0.14	0.37	0.59	0.26	0.43	0.35
模型 115	0.54	0.13	0.39	0.46	0.25	0.62	0.49
模型 116	0.562	0.187	0.331	0.467	0.253	0.605	0.336
模型 117	0.6	0.13	0.42	0.52	0.26	0.42	0.38
模型 118	0.75	0.13	0.32	0.73	0.24	0.24	0.23
模型 119	0.61	0.13	0.43	0.51	0.25	0.3	0.37
模型 120	0.73	0.13	0.37	0.71	0.24	0.26	0.28
模型 121	0.71	0.13	0.38	0.69	0.24	0.26	0.27
模型 122	0.62	0.13	0.38	0.51	0.24	0.3	0.29
模型 123	0.58	0.12	0.38	0.48	0.25	0.53	0.32
center-based-3d-object-detection-and-tracking	0.71	0.14	0.35	0.67	0.24	0.25	0.25
模型 125	0.77	0.13	0.27	0.75	0.22	0.23	0.21
模型 126	0.6	0.15	0.44	0.53	0.26	0.4	0.35
模型 127	0.52	0.13	0.38	0.45	0.25	0.57	0.78
模型 128	0.72	0.13	0.35	0.68	0.24	0.26	0.27
模型 129	0.72	0.13	0.32	0.68	0.23	0.25	0.26
模型 130	0.66	0.12	0.35	0.57	0.24	0.25	0.27
模型 131	0.69	0.13	0.34	0.63	0.24	0.28	0.3
模型 132	0.44	0.2	0.51	0.39	0.26	0.57	1.05
模型 133	0.58	0.11	0.37	0.48	0.25	0.54	0.37
模型 134	0.58	0.42	0.34	0.62	0.24	0.28	1.36
模型 135	0.49	0.12	0.3	0.42	0.24	0.55	1.07
模型 136	0.71	0.12	0.35	0.67	0.24	0.25	0.27
模型 137	0.46	0.15	0.39	0.39	0.24	0.59	1.06
bevfusion-multi-task-multi-sensor-fusion-with	0.76	0.13	0.32	0.75	0.23	0.24	0.22
模型 139	0.16	0.5	1.6	0.11	0.58	0.87	2.21
模型 140	0.48	0.13	0.39	0.41	0.26	0.64	0.85
模型 141	0.65	0.13	0.34	0.58	0.26	0.45	0.24
模型 142	0.49	0.15	0.39	0.44	0.25	0.53	1.0
模型 143	0.58	0.16	0.47	0.5	0.26	0.43	0.4
模型 144	0.63	0.14	0.39	0.54	0.25	0.3	0.34
模型 145	0.74	0.13	0.32	0.71	0.24	0.23	0.24
nuscenes-a-multimodal-dataset-for-autonomous	0.448	-	-	-	-	-	-
模型 147	0.65	0.13	0.49	0.6	0.25	0.32	0.26
crn-camera-radar-net-for-accurate-robust	0.624	-	-	0.575	-	-	-
bevdet4d-exploit-temporal-cues-in-multi	0.569	0.121	0.386	0.451	0.241	0.511	0.301
模型 150	0.6	0.13	0.38	0.5	0.24	0.45	0.32
模型 151	0.49	0.13	0.39	0.42	0.25	0.59	0.85
模型 152	0.54	0.13	0.39	0.45	0.25	0.57	0.48
模型 153	0.68	0.13	0.38	0.61	0.24	0.27	0.23
模型 154	0.35	0.38	0.87	0.3	0.27	0.45	1.0
模型 155	0.47	0.13	0.75	0.37	0.27	0.59	0.4
模型 156	0.72	0.13	0.37	0.69	0.24	0.25	0.22
模型 157	0.66	0.15	0.35	0.58	0.24	0.29	0.31
模型 158	0.47	0.16	0.44	0.43	0.26	0.54	1.02
模型 159	0.7	0.12	0.36	0.65	0.23	0.26	0.25
模型 160	0.08	0.87	1.16	0.05	0.79	0.82	1.43
focalformer3d-focusing-on-hard-instance-for	0.73	0.13	0.34	0.69	0.24	0.25	0.22
模型 162	0.59	0.12	0.35	0.48	0.24	0.45	0.34
模型 163	0.69	0.14	0.32	0.63	0.23	0.27	0.25
模型 164	0.48	0.09	0.51	0.37	0.25	0.63	0.54
模型 165	0.73	0.13	0.37	0.71	0.24	0.25	0.22
模型 166	0.59	0.12	0.37	0.51	0.26	0.53	0.32
mgtanet-encoding-sequential-lidar-points	0.73	0.12	0.31	0.67	0.23	0.25	0.19
模型 168	0.73	0.13	0.37	0.7	0.24	0.25	0.23
模型 169	0.6	0.15	0.4	0.52	0.26	0.43	0.37
bevformer-learning-bird-s-eye-view	0.57	0.13	0.38	0.48	0.26	0.58	0.38
模型 171	0.66	0.13	0.4	0.61	0.26	0.28	0.32
模型 172	0.57	0.12	0.41	0.49	0.26	0.52	0.43
模型 173	0.62	0.13	0.37	0.51	0.24	0.3	0.29
模型 174	0.61	0.11	0.38	0.55	0.25	0.49	0.41
模型 175	0.53	0.11	0.42	0.43	0.27	0.54	0.57
模型 176	0.39	0.12	0.5	0.31	0.25	0.73	1.52
模型 177	0.64	0.12	0.39	0.55	0.24	0.3	0.27
模型 178	0.72	0.12	0.34	0.68	0.24	0.26	0.21
模型 179	0.57	0.14	0.37	0.49	0.26	0.54	0.39
模型 180	0.74	0.13	0.31	0.7	0.23	0.24	0.24
模型 181	0.45	0.15	0.48	0.41	0.26	0.7	0.95
模型 182	0.69	0.14	0.33	0.63	0.24	0.26	0.26
模型 183	0.7	0.13	0.35	0.66	0.24	0.26	0.28
模型 184	0.62	0.13	0.36	0.5	0.24	0.32	0.31
模型 185	0.67	0.13	0.32	0.58	0.27	0.26	0.24
模型 186	0.38	0.13	0.55	0.3	0.26	0.74	1.55
模型 187	0.69	0.12	0.37	0.64	0.25	0.26	0.28
模型 188	0.34	0.17	0.72	0.28	0.28	0.84	1.23
模型 189	0.49	0.14	0.59	0.36	0.27	0.52	0.43
模型 190	0.48	0.09	0.76	0.32	0.25	0.4	0.27
模型 191	0.63	0.14	0.39	0.55	0.25	0.29	0.35
模型 192	0.53	0.37	0.68	0.45	0.25	0.38	0.28
模型 193	0.6	0.13	0.44	0.5	0.25	0.31	0.39
模型 194	0.57	0.15	0.38	0.49	0.25	0.5	0.44
模型 195	0.72	0.12	0.31	0.67	0.24	0.25	0.28
模型 196	0.21	0.33	1.26	0.08	0.42	0.61	1.59
模型 197	0.44	0.12	0.46	0.38	0.24	0.67	1.15
模型 198	0.46	0.14	0.46	0.42	0.26	0.65	0.95
模型 199	0.44	0.15	0.58	0.31	0.27	0.68	0.49
模型 200	0.23	0.34	1.09	0.09	0.43	0.67	0.74
模型 201	0.63	0.12	0.34	0.55	0.24	0.49	0.24
模型 202	0.53	0.13	0.42	0.45	0.26	0.62	0.47
模型 203	0.63	0.13	0.38	0.55	0.25	0.45	0.26
模型 204	0.49	0.13	0.39	0.43	0.25	0.62	0.79
模型 205	0.47	0.19	0.38	0.43	0.25	0.58	1.05
模型 206	0.71	0.13	0.35	0.68	0.24	0.26	0.28
模型 207	0.38	1.0	0.51	0.39	0.25	0.39	1.53
模型 208	0.63	0.16	0.39	0.54	0.25	0.3	0.24
模型 209	0.66	0.13	0.38	0.58	0.24	0.27	0.29
模型 210	0.47	0.13	0.45	0.42	0.26	0.65	0.86
模型 211	0.14	1.0	0.66	0.1	0.57	0.9	1.66
模型 212	0.71	0.12	0.34	0.66	0.24	0.26	0.25
模型 213	0.62	0.13	0.32	0.53	0.24	0.4	0.33
模型 214	0.67	0.13	0.4	0.59	0.24	0.27	0.23
模型 215	0.66	0.12	0.35	0.58	0.24	0.27	0.34
3d-dual-fusion-dual-domain-dual-query-camera-1	0.73	0.13	0.33	0.71	0.24	0.26	0.27
模型 217	0.47	0.11	0.51	0.44	0.26	0.56	1.22
模型 218	0.73	0.12	0.38	0.7	0.23	0.24	0.25
模型 219	0.75	0.13	0.32	0.72	0.23	0.24	0.21
模型 220	0.66	0.13	0.35	0.58	0.25	0.28	0.3
模型 221	0.46	0.11	0.39	0.39	0.25	0.59	1.04
模型 222	0.68	0.14	0.34	0.62	0.23	0.26	0.3
模型 223	0.27	0.53	0.59	0.21	0.45	0.8	1.58
模型 224	0.71	0.13	0.36	0.67	0.24	0.26	0.26
模型 225	0.72	0.13	0.36	0.69	0.24	0.26	0.27
模型 226	0.71	0.12	0.36	0.68	0.23	0.27	0.26
模型 227	0.73	0.13	0.33	0.71	0.24	0.26	0.27
模型 228	0.04	1.0	0.9	0.04	0.92	0.96	1.18
模型 229	0.66	0.12	0.38	0.59	0.24	0.37	0.17
模型 230	0.58	0.13	0.43	0.45	0.25	0.32	0.33
模型 231	0.57	0.11	0.39	0.48	0.26	0.56	0.33
模型 232	0.66	0.13	0.37	0.58	0.25	0.28	0.24
模型 233	0.67	0.13	0.36	0.6	0.24	0.25	0.29
模型 234	0.71	0.12	0.36	0.67	0.24	0.27	0.27
模型 235	0.73	0.13	0.31	0.69	0.23	0.25	0.21
模型 236	0.54	0.13	0.39	0.46	0.26	0.61	0.47
模型 237	0.75	0.13	0.28	0.73	0.23	0.24	0.24
模型 238	0.46	0.13	0.4	0.4	0.27	0.67	0.88
模型 239	0.13	0.76	0.78	0.05	0.57	0.88	1.41
模型 240	0.58	0.11	0.5	0.46	0.27	0.39	0.25
模型 241	0.6	0.15	0.45	0.53	0.26	0.42	0.37
模型 242	0.56	0.13	0.41	0.46	0.25	0.52	0.35
模型 243	0.58	0.11	0.38	0.5	0.25	0.54	0.38
模型 244	0.0	1.0	1.0	0.0	1.0	1.0	1.0
模型 245	0.55	0.13	1.39	0.5	0.25	0.31	0.3
模型 246	0.67	0.12	0.38	0.6	0.24	0.25	0.27
模型 247	0.57	0.13	0.36	0.49	0.26	0.56	0.44
模型 248	0.7	0.13	0.36	0.65	0.24	0.27	0.28
模型 249	0.72	0.13	0.34	0.7	0.25	0.26	0.32
模型 250	0.74	0.13	0.31	0.71	0.23	0.24	0.23
模型 251	0.58	0.42	0.33	0.62	0.25	0.29	1.36
模型 252	0.59	0.13	0.38	0.5	0.25	0.47	0.33
模型 253	0.67	0.12	0.43	0.62	0.25	0.3	0.33
模型 254	0.58	0.12	0.4	0.48	0.25	0.51	0.36
模型 255	0.72	0.13	0.36	0.69	0.24	0.26	0.29
fcos3d-fully-convolutional-one-stage	0.428	0.124	0.452	0.358	0.249	0.690	1.434
模型 257	0.58	0.13	0.38	0.5	0.25	0.58	0.39
模型 258	0.58	0.12	0.38	0.49	0.24	0.55	0.42
模型 259	0.71	0.13	0.38	0.69	0.24	0.27	0.28
模型 260	0.57	0.13	0.46	0.48	0.24	0.44	0.44
模型 261	0.7	0.12	0.32	0.64	0.23	0.26	0.22
模型 262	0.51	0.17	0.58	0.42	0.27	0.48	0.53
unitr-a-unified-and-efficient-multi-modal	0.75	0.13	0.26	0.71	0.23	0.24	0.24
模型 264	0.67	0.13	0.32	0.58	0.26	0.26	0.24
epro-pnp-generalized-end-to-end-probabilistic	0.453	0.124	0.359	0.373	0.243	0.605	1.067
模型 266	0.68	0.13	0.36	0.6	0.24	0.26	0.28
模型 267	0.63	0.14	0.34	0.55	0.24	0.42	0.33
模型 268	0.43	0.12	0.45	0.36	0.25	0.69	1.43
模型 269	0.73	0.14	0.33	0.71	0.24	0.25	0.26
模型 270	0.45	0.22	0.34	0.39	0.25	0.6	1.61
模型 271	0.34	0.17	0.72	0.28	0.28	0.84	1.23
模型 272	0.75	0.13	0.28	0.73	0.23	0.23	0.26
模型 273	0.55	0.13	0.42	0.46	0.26	0.61	0.43
模型 274	0.53	0.11	0.4	0.45	0.25	0.57	0.67
模型 275	0.72	0.13	0.31	0.68	0.23	0.26	0.26
模型 276	0.71	0.12	0.38	0.67	0.24	0.27	0.27
模型 277	0.51	0.13	0.38	0.45	0.25	0.58	0.79
模型 278	0.52	0.12	0.38	0.42	0.26	0.63	0.49
模型 279	0.75	0.13	0.28	0.71	0.22	0.24	0.21
模型 280	0.5	0.14	0.49	0.38	0.25	0.59	0.42
模型 281	0.69	0.13	0.39	0.64	0.25	0.29	0.25
模型 282	0.5	0.13	0.41	0.43	0.26	0.62	0.78
模型 283	0.13	0.76	0.78	0.05	0.57	0.88	1.41
模型 284	0.62	0.13	0.38	0.51	0.24	0.3	0.3
模型 285	0.42	0.14	0.48	0.36	0.27	0.71	0.97
模型 286	0.57	0.12	0.39	0.45	0.24	0.51	0.3
模型 287	0.46	0.15	0.46	0.41	0.27	0.65	0.98
模型 288	0.72	0.13	0.34	0.69	0.24	0.26	0.27
模型 289	0.47	0.13	0.34	0.4	0.24	0.59	0.97
模型 290	0.61	0.13	0.35	0.52	0.24	0.44	0.35
模型 291	0.72	0.14	0.35	0.69	0.24	0.26	0.3
模型 292	0.49	0.13	0.41	0.43	0.25	0.59	0.84
模型 293	0.71	0.13	0.33	0.66	0.23	0.25	0.25
模型 294	0.38	0.2	0.57	0.3	0.26	0.65	1.04
模型 295	0.57	0.12	0.38	0.48	0.27	0.58	0.33
模型 296	0.49	0.13	0.41	0.43	0.25	0.63	0.88
模型 297	0.63	0.12	0.38	0.53	0.25	0.32	0.24
模型 298	0.54	0.13	0.39	0.44	0.26	0.63	0.37
模型 299	0.42	0.14	1.55	0.3	0.34	0.45	0.39
模型 300	0.55	0.11	0.4	0.44	0.26	0.52	0.43
模型 301	0.59	0.15	0.45	0.51	0.26	0.43	0.41
模型 302	0.59	0.12	0.36	0.5	0.25	0.55	0.34
模型 303	0.73	0.12	0.31	0.68	0.23	0.24	0.2
模型 304	0.61	0.13	0.4	0.51	0.24	0.32	0.32
模型 305	0.04	1.0	1.22	0.03	0.94	0.83	1.4
模型 306	0.57	0.12	0.38	0.46	0.25	0.49	0.33
模型 307	0.71	0.13	0.37	0.68	0.25	0.26	0.28
模型 308	0.67	0.14	0.36	0.6	0.24	0.26	0.29
模型 309	0.46	0.12	0.39	0.39	0.24	0.62	1.53
模型 310	0.45	0.13	0.45	0.39	0.25	0.63	1.51
模型 311	0.59	0.12	0.37	0.51	0.24	0.55	0.36
模型 312	0.7	0.12	0.39	0.65	0.24	0.26	0.27
模型 313	0.52	0.12	0.45	0.39	0.26	0.56	0.35
模型 314	0.73	0.13	0.33	0.71	0.24	0.26	0.29
模型 315	0.06	0.87	1.19	0.05	0.93	0.82	1.43
模型 316	0.59	0.13	0.36	0.51	0.24	0.55	0.37
模型 317	0.56	0.12	0.38	0.47	0.24	0.61	0.37
nuscenes-a-multimodal-dataset-for-autonomous	0.449	-	-	-	-	-	-
模型 319	0.42	0.38	0.55	0.35	0.25	0.38	1.0
模型 320	0.71	0.13	0.32	0.65	0.23	0.25	0.25
模型 321	0.66	0.12	0.37	0.57	0.24	0.25	0.27
模型 322	0.74	0.13	0.32	0.72	0.24	0.26	0.26
模型 323	0.39	0.41	1.17	0.38	0.27	0.37	1.0
模型 324	0.46	0.14	0.44	0.38	0.26	0.58	0.91
模型 325	0.72	0.13	0.33	0.69	0.24	0.26	0.23
cylinder3d-an-effective-3d-framework-for	0.59	0.24	0.44	0.49	0.24	0.33	0.27
模型 327	0.66	0.13	0.38	0.59	0.24	0.27	0.33
模型 328	0.58	0.12	0.36	0.49	0.24	0.56	0.34
模型 329	0.54	0.13	0.39	0.46	0.25	0.61	0.48
模型 330	0.59	0.13	0.44	0.47	0.25	0.32	0.3
模型 331	0.44	0.12	0.4	0.36	0.26	0.67	1.59
模型 332	0.66	0.13	0.34	0.61	0.25	0.4	0.32
模型 333	0.7	0.12	0.32	0.64	0.24	0.26	0.21
模型 334	0.53	0.13	0.4	0.41	0.25	0.56	0.43
模型 335	0.07	1.0	0.83	0.02	0.61	1.06	1.51
模型 336	0.25	1.0	0.84	0.28	0.29	0.76	1.63
模型 337	0.54	0.13	0.42	0.45	0.26	0.59	0.46
模型 338	0.61	0.13	0.37	0.5	0.25	0.31	0.33
模型 339	0.51	0.14	0.49	0.33	0.25	0.39	0.31
模型 340	0.6	0.13	0.4	0.5	0.25	0.45	0.32
模型 341	0.47	0.21	0.39	0.43	0.25	0.62	1.12
epro-pnp-generalized-end-to-end-probabilistic-1	0.49	0.123	0.302	0.423	0.236	0.547	1.071
模型 343	0.55	0.11	0.43	0.42	0.25	0.52	0.29
模型 344	0.58	0.12	0.37	0.48	0.25	0.53	0.36
模型 345	0.74	0.13	0.34	0.72	0.24	0.25	0.27
模型 346	0.5	0.13	0.38	0.44	0.25	0.59	0.81
模型 347	0.55	0.12	1.53	0.57	0.72	0.26	0.27
模型 348	0.48	0.12	0.37	0.42	0.25	0.57	1.01
模型 349	0.12	0.63	1.29	0.06	0.79	0.63	1.34
模型 350	0.76	0.13	0.32	0.74	0.23	0.24	0.22
模型 351	0.67	0.12	0.31	0.58	0.26	0.26	0.23
模型 352	0.69	0.13	0.36	0.63	0.24	0.26	0.27
模型 353	0.65	0.13	0.43	0.58	0.25	0.28	0.31
模型 354	0.73	0.14	0.31	0.7	0.23	0.24	0.23
hvdetfusion-a-simple-and-robust-camera-radar	0.674	-	-	-	-	-	-
模型 356	0.64	0.12	0.36	0.56	0.24	0.47	0.21
模型 357	0.58	0.13	0.43	0.45	0.25	0.32	0.33
unleashing-hydra-hybrid-fusion-depth	0.64	0.12	0.42	0.57	0.25	0.40	0.25
模型 359	0.32	0.49	0.84	0.27	0.33	0.51	1.74
模型 360	0.53	0.13	0.38	0.45	0.26	0.52	0.63
模型 361	0.73	0.15	0.36	0.7	0.23	0.25	0.24
模型 362	0.33	0.61	0.66	0.3	0.26	0.71	1.71
模型 363	0.54	0.14	0.4	0.44	0.26	0.63	0.43
模型 364	0.47	0.12	0.37	0.41	0.24	0.57	1.63
centerfusion-center-based-radar-and-camera	0.449	-	-	0.326	-	-	-
模型 366	0.73	0.13	0.32	0.68	0.23	0.24	0.23
模型 367	0.71	0.12	0.38	0.67	0.25	0.27	0.21
focalformer3d-focusing-on-hard-instance-for	0.74	0.13	0.32	0.71	0.24	0.24	0.20
模型 369	0.55	0.13	0.44	0.42	0.25	0.42	0.32
模型 370	0.58	0.12	0.36	0.48	0.25	0.55	0.32
模型 371	0.7	0.13	0.34	0.66	0.24	0.25	0.28
模型 372	0.73	0.13	0.36	0.71	0.24	0.25	0.25