互信息校准的边缘环境不确定性感知多模态三维物体检测
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过将协同推断原理与信息理论测量相集成，我们的研究在多模态框架内实现了轻量级、无蒙特卡罗的不确定性估计，并通过多元高斯变分自动编码器的潜变量的乘积来融合 RGB 摄像机和 LiDAR 传感器数据的特征以提高预测准确性。通过基于加权损失函数的 CI 得出的不确定性边界的标准化互信息被用作调制器。我们的仿真结果表明，在模型训练期间，内在的预测不确定性与 NMI 呈负相关。该框架在 KITTI...
该研究利用协同推断和信息理论测量实现了多模态框架下的不确定性估计，并通过多元高斯变分自动编码器融合 RGB 摄像机和 LiDAR 传感器数据，提高预测准确性。该框架在 KITTI 3D 物体检测基准上展示了与相似方法相媲美甚至更好的性能，适用于边缘实时机器人技术。
