用于纳米无人机深度估计的通道感知蒸馏 Transformer
机器人学
2023-03-21 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
利用计算机视觉实现无人机自主导航已取得令人瞩目的性能。基于边缘计算平台的纳米无人机轻量、灵活且廉价，因此适用于探索狭窄空间。然而，由于其极有限的计算与存储能力，为高性能 GPU 平台设计的视觉算法无法用于纳米无人机。为解决此问题，本文提出一种部署在纳米无人机上用于避障的轻量 CNN 深度估计网络。受知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）启发，提出通道感知蒸馏 Transformer（Channel-Aware Distillation Transformer, CADiT）以促进小网络从更大网络学习知识。所提方法在 KITTI 数据集上验证，并在搭载超低功耗微处理器 GAP8 的纳米无人机 Crazyflie 上测试。
引用
@article{arxiv.2303.10386,
title = {Channel-Aware Distillation Transformer for Depth Estimation on Nano Drones},
author = {Ning Zhang and Francesco Nex and George Vosselman and Norman Kerle},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.10386},
year = {2023}
}