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FlatFusion：深入研究稀疏Transformer基础上的相机和激光雷达融合技术以实现自动驾驶
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种从自动驾驶车辆的稀疏激光雷达数据中估计密集光流的新方法，用于替代基于图像的光流系统。该方法使用多尺度滤波器的三级结构来推断高分辨率2D流，并在lidar和图像域中结合多个中间目标。通过使用FlowNet2计算的假伪基于图像的光流，我们使用包含约20K lidar样本的Kitti数据集训练网络。在Kitti数据集上演示了我们方法的有效性，表明尽管使用低分辨率和稀疏的lidar测量，我们可以回归与基于图像的方法相当的密集光流图。
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关键要点
- 提出了一种从稀疏激光雷达数据中估计密集光流的新方法。
- 该方法适用于图像不可靠的情况，如恶劣天气或夜间。
- 使用多尺度滤波器的三级结构推断高分辨率2D流。
- 结合lidar和图像域中的多个中间目标。
- 使用FlowNet2计算的假伪基于图像的光流进行训练。
- 使用包含约20K lidar样本的Kitti数据集进行网络训练。
- 在Kitti数据集上验证了方法的有效性。
- 尽管使用低分辨率和稀疏的lidar测量，仍能回归与基于图像的方法相当的密集光流图。
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