基于掩码注意力三维卷积的自车速度估计

自车速度估计对于实现自动驾驶和高级驾驶辅助技术至关重要。由于功能和遗留问题，传统方法依赖车内传感器通过控制器局域网总线提取车速。然而，理想的情况是拥有不依赖外部传感器即可执行感知任务的模块化系统。本文提出了一种新颖的带有掩码注意力机制的三维卷积神经网络架构，利用单个前向单目摄像头估计自车速度。为证明该方法的有效性，我们在两个公开数据集nuImages和KITTI上进行了实验。我们还通过与传统三维卷积神经网络进行比较，证明了掩码注意力的功效。