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自动驾驶深度多模态目标检测和语义分割:数据集、方法和挑战

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.67 MB | 2023-06-06

刘丹

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深度学习推动了自动驾驶感知技术的最新进展。为了实现鲁棒和准确的场景理解，自动驾驶汽车通常配备不同的传感器(如相机、激光雷达、雷 达)，多种传感模式可以融合利用它们的互补特性。在此背景下，人们提出了许多解决深度多模态感知问题的方法。 然而，对于网络架构的设计，并没有通用的指导方针，关于“融合什么”、“何时融合”和“如何融合”的问题仍然没有定论。本文系统地总结了自动驾驶 中深度多模态目标检测和语义分割的方法，并讨论了其面临的挑战。为此，我们首先概述了测试车辆上的车载传感器、开放数据集以及用于自动驾 驶研究中的目标检测和语义分割的背景信息。然后我们总结了融合方法，并讨论了挑战和有待解决的问题。在附录中，我们提供了总结主题和方法 的表格。
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