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深度至关重要：探索RGB-D在交通场景语义分割中的深层交互
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
DFormer是一种创新的RGB-D预训练框架，通过使用一系列RGB-D块进行编码，将RGB和深度信息编码成可转移的表示，并避免了现有方法中RGB预训练的主干网络对深度图中的三维几何关系进行不匹配的编码问题。该方法在两个RGB-D分割数据集和五个RGB-D显着性数据集上以较低的计算成本实现了最佳性能。
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关键要点
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DFormer是一种创新的RGB-D预训练框架。
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DFormer通过RGB-D块编码RGB和深度信息，形成可转移的表示。
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DFormer解决了现有方法中RGB预训练主干网络对深度图三维几何关系的不匹配问题。
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该方法在两个RGB-D分割数据集和五个RGB-D显着性数据集上表现优异。
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DFormer以不到当前最佳方法计算成本一半的代价实现了最新的最佳性能。
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