Feb, 2019
自主驾驶的深度多模态物体检测和语义分割：数据集、方法和挑战
Deep Multi-modal Object Detection and Semantic Segmentation for Autonomous Driving: Datasets, Methods, and Challenges
Di Feng, Christian Haase-Schütz, Lars Rosenbaum, Heinz Hertlein, Claudius Glaeser...
TL;DR本文介绍了最近在深度学习领域取得的自主驾驶感知技术。对于实现强大而准确的场景理解，自动驾驶车辆通常配备多种传感器 (例如相机、激光雷达、雷达)，并且可以将多种感知模式融合以利用它们的互补性。然而，网络架构设计方面缺乏通用指导方针，关于 “何时融合” 和 “如何融合” 等问题仍然存在争议。本文系统地总结了方法学和讨论了自主驾驶中深度多模式对象检测和语义分割的挑战。