資料介紹
深度學習推動了自動駕駛感知技術的最新進展。為了實現魯棒和準確的場景理解,自動駕駛汽車通常配備不同的傳感器(如相機、激光雷達、雷 達),多種傳感模式可以融合利用它們的互補特性。在此背景下,人們提出了許多解決深度多模態感知問題的方法。 然而,對于網絡架構的設計,并沒有通用的指導方針,關于“融合什么”、“何時融合”和“如何融合”的問題仍然沒有定論。本文系統地總結了自動駕駛 中深度多模態目標檢測和語義分割的方法,并討論了其面臨的挑戰。為此,我們首先概述了測試車輛上的車載傳感器、開放數據集以及用于自動駕 駛研究中的目標檢測和語義分割的背景信息。然后我們總結了融合方法,并討論了挑戰和有待解決的問題。在附錄中,我們提供了總結主題和方法 的表格。
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