基于场景特定融合模块的 RGB-X 物体检测
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。多模式深度传感器融合为自动驾驶车辆在各种天气条件下实现视觉理解提供了潜力，本研究提出了一种高效、模块化的 RGB-X 融合网络，通过场景特定的融合模块，实现了利用预训练的单模态模型进行融合，从而使用小型、核心配准的多模态数据集创建联合输入自适应的网络架构，在 RGB - 热成像和 RGB - 门控数据集上表现出了优越性，仅使用少量额外的参数进行融合。
该研究使用深度学习和多模态传感器融合技术提高自动驾驶的性能和泛化能力，并在仿真城市驾驶条件下测试了该模型。结果表明，该模型在定位和避障等任务方面表现更好，并验证了多模态传感器融合和场景理解子任务的协同作用。
