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一、论文主要出发点

3D目标检测的性能受限于3D卷积的局部感受野。

Transformer在3D检测领域效果很好，但由于算力限制，已有的工作在pillar内，或将voxel分组在组内进行特征交互，阻碍了他们捕捉更远程的依赖关系。

线性RNN算子的计算量随着输入序列长度线性增加，这比transformer好很多，其某些算子如Mamba和RWKV在大模型方面甚至和transformer打平。这对于将来3D检测领域统一的多模态大模型有很大的启发意义。

二、论文的主要创新点

1.在基于窗口的框架中对分组特征进行线性RNN操作，简称LION。

2.主要创新点在于3D骨干网络的设计

三、具体内容