SDformer:高效的端到端变换器用于深度补全
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。
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
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。