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SDformer：高效的端到端变换器用于深度补全
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了激光雷达深度补全的研究进展，使用LSTM和Transformer模块进行深度估计，并通过门机制和注意力机制实现特征融合。实验证明，该方法在自动驾驶KITTI基准数据集上取得了第一名的成绩。
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关键要点
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激光雷达深度补全是深度估计的新热门话题。
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颜色空间和深度空间的特征融合是关键和难点。
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将LSTM和Transformer模块从自然语言处理迁移到深度补全中并重新设计。
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使用遗忘门、更新门、输出门和跳跃门实现颜色和深度特征的高效融合。
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在多个尺度上进行循环优化，使用Transformer的多头注意力机制进一步融合深度特征。
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该方法无需重复的网络结构和后处理步骤，只需在简单的编码器-解码器网络上添加模块。
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方法在自动驾驶KITTI基准数据集上排名第一，且可作为其他方法的主干网络。
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