通过 2D-3D 神经校准自学习 LiDAR 3D 点云
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。这篇论文介绍了一种新颖的自监督学习框架，用于增强自动驾驶场景中的 3D 感知。该方法名为 NCLR，专注于 2D-3D 神经校准，一种估计相机和 LiDAR 坐标系统对齐的创新前提任务。通过学习可训练的转换对齐，我们建立了图像和点云数据之间的领域差距，将特征转换成统一的表示空间，以进行有效的比较和匹配，从而实现了图像和点云的整体级别对齐。我们还通过将预训练的骨干网络应用于 LiDAR 的...
本论文介绍了NCLR自监督学习框架，用于增强自动驾驶中的3D感知。通过学习可训练的转换对齐，实现了图像和点云的整体级别对齐。证明了NCLR在下游任务中的有效性，并联合学习不同模态提高了网络的理解能力和学习表示的有效性。
