4DR360提出状态推理，用于4D毫米波雷达-相机感知中的联合3D检测和占据预测

作者提出了4DR360，这是一个用于360度全场景感知的框架，利用4D毫米波雷达和相机数据联合执行3D目标检测和语义占据预测。该方法将语义占据建模为通过阶段传播的持久场景状态，以实现从粗到细的特征聚合。

• 状态引导的BEV增强（SBE）增强了帧内鸟瞰图表示。
• 多普勒引导的时间融合（DTF）在更长的时间范围内保留状态证据。
• ManTruckScenes数据集扩展了基于卫星地图生成的占据标签。
• 评估使用统一的跨数据集协议，将ManTruckScenes与OmniHD-Scenes配对。

该框架解决了现有方法的局限性，这些方法在解码边界框和占据时优化检测但交互有限，旨在推进基于雷达的多任务学习。