연구진이 TUMTraf V2X 협력 3D 객체 인식 챌린지용 Camera-LiDAR 융합 감지기를 개발했어요. 이 감지기는 세 대의 도로 카메라와 융합된 인프라·차량 포인트 클라우드를 공유하는 탑다운 뷰 공간에서 작동해요.
CenterPoint 스타일 헤드를 사용해 객체를 인식하며, 일반화된 IoU 회귀 손실과 IoU 품질 재순위 헤드를 적용해 3D mAP 0.85를 달성했어요.
테스트 프레임 50개 중 44개가 학습/검증 데이터셋에 포함된 것을 확인하고, 오버샘플링 및 후처리 실험을 통해 mAP를 각각 0.89, 0.99까지 끌어올렸어요.