CVPR 2026（國際計算機視覺與模式識別會議）論文錄用結果揭曉，Nullmax 研發(fā)團隊在自動駕駛靜態(tài)元素理解領域的最新研究 TopoHR 成功入選。該研究為靜態(tài)元素檢測以及拓撲推理提供了突破性思路，顯著提升自動駕駛在無圖場景下的實時感知理解能力。Nullmax 致力于鞏固ADAS 產品能力，為更多用戶提供全場景、可泛化、性能佳的智駕體驗。

作為計算機視覺領域最具影響力的學術盛會之一，CVPR (IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 論文歷來評審嚴苛、競爭激烈。官方數(shù)據(jù)顯示，2026年度 CVPR 有效投稿量超16000篇，錄用率僅為25.42%，聚集人工智能各前沿領域最頂尖技術成果。

Nullmax 此次入選論文題為《TopoHR: Hierarchical Centerline Representation for Cyclic Topology Reasoning in Driving Scenes with Point-to-Instance Relations》，針對自動駕駛中靜態(tài)元素（車道線、紅綠燈等）檢測和復雜的拓撲推理難題，提出 TopoHR (Topological Hierarchical Representation) 框架，創(chuàng)新性地構建了靜態(tài)元素檢測與拓撲推理之間的雙向循環(huán)交互機制。與傳統(tǒng)的“檢測與推理各自為政”不同，該機制使檢測特征引導推理，推理結果反向優(yōu)化檢測精度，實現(xiàn)二者協(xié)同進化。

在特征建模上，TopoHR 引入分層車道表示，深度融合點級信息、實例特征與語義表示，同時通過建模點到實例 (Point-to-Instance) 映射關系，填補了細粒度拓撲結構建模的空白，極大提升了復雜路口等挑戰(zhàn)場景下的拓撲還原能力。

在權威數(shù)據(jù)集 OpenLane-V2 上，TopoHR 在 Subset A 和 Subset B 等多個測試集均刷新紀錄，檢測 (DET_l) 與推理 (TOP_ll) 指標均顯著超越現(xiàn)有 SOTA 模型。同時，該框架展現(xiàn)出極高的工程價值，在單張 RTX 4090 顯卡下推理速度可達 12.6 FPS，為高階自動駕駛的在線建圖與決策提供了堅實支撐。

馬年智啟新章！面向未來，Nullmax 創(chuàng)新研發(fā)步履不停，從技術難題探索到實際應用落地，持續(xù)鞏固全鏈條技術優(yōu)勢，將突破視覺上限的感知能力和普適平臺化技術拓展至更廣闊的物理 AI 世界應用中。