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CLFT：用于自动驾驶语义分割的相机 - LiDAR 融合变压器
提出了基于 Vision Transformer 的网络进行相机 - LiDAR 融合，用于自动驾驶的语义分割，成功地在挑战性条件下如雨天和低照明环境下展示了健壮的性能。
PDF2 months ago
飞升 - 参与 - 弹溅：使用 Transformer 进行鸟瞰摄像头 - 激光雷达融合
通过在鸟瞰图格栅中使用简单的注意力机制选择和融合相机和激光雷达特征，我们引入了一种绕过单眼深度估计的新型融合方法，展示了在 nuScenes 数据集上我们的模型可以根据激光雷达特征的可用性调节其使用相机特征，从而在 3D 目标检测方面优于依
PDF6 months ago
ShaSTA-Fuse: 摄像头 - LiDAR 传感器融合以建模形状和时空亲缘性用于 3D 多目标跟踪
使用 3D 多目标跟踪、相机 - LiDAR 融合、感知信号、亲和性估计和跟踪置信度改进等关键词，本文提出了一种新颖的相机 - LiDAR 融合方法，用于学习亲和性，从而大幅度提升数据关联、跟踪管理、误检剔除、误漏传播以及跟踪置信度的精细化
PDF9 months ago
3D 物体检测的稀疏稠密融合
本文提出 Sparse Dense Fusion（SDF）框架，通过 Transformer 融合了稀疏融合和密集融合模块，同时丰富了语义纹理和利用了空间结构信息，相比基线提高了 4.3% 的 mAP 和 2.5% 的 NDS，在 nuSc
PDFa year ago
基于相机 - LiDAR 融合的自动驾驶多目标检测与跟踪
本文提出了一种有效的多模态 MOT 框架，包括使用 2D 和 3D 测量的联合目标检测和关联的端到端深度神经网络、用于计算 3D 空间中遮挡感知的外观和运动相似度的有效计算模块、以及联合优化检测置信度、相似度和开始 - 结束概率的综合数据关
PDF3 years ago
HDMapNet：一个在线高精度地图构建与评估框架
本文介绍 HD 语义地图学习的问题，提出了一种语义地图学习方法 HDMapNet，通过多传感器数据的融合，可以更好地动态地构建地图语义，并且相比于传统基线方法具有更好的性能。
PDF3 years ago
自动驾驶中图像与点云融合的深度学习技术综述
该论文着眼于深度学习在相机 - LiDAR 融合数据处理中的应用，对深度补全、物体检测、语义分割、跟踪和在线跨传感器校准等方面的方法进行了深入评估和比较。该研究提出了当前学术研究与实际应用之间存在的差距和未被重视的挑战，并提出了有前途的研究
PDF4 years ago