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蔡甘霖 (蔡甘霖.) [1] | 陈锋 (陈锋.) [2] (Scholars:陈锋) | 张森林 (张森林.) [3]

Abstract:

针对多模态信息在三维空间融合过程中数据一致性和有效性的问题,提出鸟瞰视角(BEV)下图像与雷达融合的编码模块BEVIRF.与传统的透视视角下深度信息缺失的方案相比,本方法利用可变注意力的改进方案聚合图像和雷达信息,解决不同模态信息的统一表示问题,生成语义丰富且包含空间位置信息BEV特征图.同时在基于Transformer的网络结构中提出动态位置编码,旨在通过感知物体的空间信息来生成对应的位置编码,让模型专注于目标的回归,减少查询与匹配的不稳定性.所提出的方案在nuScenes数据集上取得了优秀结果.

Keyword:

BEV特征 三维目标检测 卷积神经网络 注意力机制

Community:

  • [ 1 ] [蔡甘霖]福州大学
  • [ 2 ] [陈锋]福州大学
  • [ 3 ] [张森林]福州大学

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Source :

福州大学学报(自然科学版)

ISSN: 1000-2243

Year: 2024

Issue: 6

Volume: 52

Page: 659-666

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