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3D 目标检测中的大感受野策略与重要特征提取策略
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个针对地面移动机器人的可行驶区域和路面异常检测基准，评估了现有单模和数据融合语义分割CNN的性能，并提出了一个名为动态融合模块（DFM）的新模块来有效和高效地融合不同类型的视觉特征。实验结果表明，提出的DFM-RTFNet在KITTI路况基准上表现出色，并在公开数据集上可用。
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关键要点
- 提出了针对地面移动机器人的可行驶区域和路面异常检测基准。
- 评估了现有单模和数据融合语义分割CNN的性能。
- 提出了动态融合模块（DFM），用于有效融合不同类型的视觉特征。
- 实验结果显示变换视差图是最具信息量的视觉特征。
- DFM-RTFNet在KITTI路况基准上表现出色，并在公开数据集上可用。
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