LiRaFusion：用于 3D 物体检测的深度自适应 LiDAR-雷达融合
机器人学
2024-02-20 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了 LiRaFusion，旨在解决 LiDAR-雷达融合用于 3D 物体检测的问题，以填补现有 LiDAR-雷达检测器的性能差距。为了提升从这两种模态中提取特征的能力，我们设计了一个用于联合体素特征编码的早期融合模块，以及一个通过门控网络自适应融合特征图的中间融合模块。我们在 nuScenes 数据集上进行了广泛评估，结果表明 LiRaFusion 有效利用了 LiDAR 和雷达的互补信息，并相较于现有方法取得了显著改进。
引用
@article{arxiv.2402.11735,
title = {LiRaFusion: Deep Adaptive LiDAR-Radar Fusion for 3D Object Detection},
author = {Jingyu Song and Lingjun Zhao and Katherine A. Skinner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.11735},
year = {2024}
}
备注
Accepted to ICRA 2024