雷达原始频谱不再先压成点云：L-SPMAE 自监督预训练让通用检测器在 K-Radar 上超过雷达专用检测器
雷达三维感知长期先把原始频谱压成稀疏点云或紧凑多普勒统计量，再交给监督学习。L-SPMAE 改用掩码自监督：把在局部破坏下仍可重建的部分视为信号，并用频谱泄漏模拟这种破坏，直接从未压缩的雷达频谱预训练。在 K-Radar 上，采用 RAD 表示的 L-SPMAE 微调后 mAP 达 55.9/50.1，高于表中点云自监督基线的最佳 50.8/45.0。
相机被雨夜和模糊拖累时，融合层学会少信它一点：nuScenes雨天子集mAP提高1.41
相机与激光雷达的鸟瞰图融合在相机画面退化时容易把损坏纹理当成有用证据。DARFusion把融合改成对两种模态可信度的估计：先用学到的可靠性线索校准特征，再用校准后的特征、任务驱动上下文和由相机鸟瞰图特征导出的紧凑退化描述子决定相机证据该用多少。在nuScenes干净验证集上它保持68.4 mAP和71.5 NDS，并在真实雨天与夜间子集上分别比复现的BEVFusion基线高1.41和1.31 mAP。
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