重新审视现实世界自主驾驶的多模态三维语义分割
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。CPGNet-LCF 是一个新的多模态融合框架，通过继承 CPGNet 的易于部署和实时能力来解决合并 LiDAR 和相机之间弱校准的挑战，在训练过程中引入一种新颖的弱校准知识蒸馏策略以提高其对弱校准的鲁棒性，实现了在 nuScenes 和 SemanticKITTI 基准测试上的最先进性能，并且可在单个 Tesla V100 GPU 上以 20ms 每帧的速度运行，进一步展示了我们提出的方法的鲁棒性。
CPGNet-LCF是一个新的多模态融合框架，解决了合并LiDAR和相机之间弱校准的挑战。它引入了一种新颖的弱校准知识蒸馏策略以提高其对弱校准的鲁棒性，并在nuScenes和SemanticKITTI基准测试上实现了最先进的性能。
