RoadFormer+: 通过尺度感知信息解耦和先进的异构特征融合实现 RGB-X 场景解析
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。该研究介绍了 RoadFormer+，一种高效、稳健且适应性强的模型，能够有效地融合 RGB-X 数据，并在各个数据源上获得良好的语义预测结果。
AsymFormer是一种用于实时RGB-D语义分割的新型网络，通过优化计算资源分配和引入非对称骨干网络，实现了多模态特征的有效融合。通过重新定义特征选择和提取多模态自相似特征，同时不增加参数数量，以确保在机器人平台上实时执行。在NYUv2和SUNRGBD数据集上评估，AsymFormer在准确度和效率方面取得了平衡。
