基于频率感知的多尺度融合的实时激光雷达超分辨率
计算机视觉与模式识别
2025-11-11 v1 人工智能
机器人学
摘要
激光雷达超分辨率旨在从成本效益高的低分辨率传感器中实现高质量的 3D 感知。虽然最近类似 TULIP 的基于转换器的方法显示出前景，但它们仍受限于空间域处理，受限于感受野。我们引入 FLASH (Frequency-aware LiDAR Adaptive Super-resolution with Hierarchical fusion)，一种新型框架，通过双域处理克服了这些限制。FLASH 集成了两个关键创新：(i) 频率感知窗口注意力将局部空间注意力与全局频率域分析相结合，通过 FFT 实现，捕获细粒度几何结构和周期性扫描模式，时间复杂度为对数线性。(ii) 自适应多尺度融合将常规的 skip 连接替换为基于位置的特征聚合，增强 CBAM 注意力以实现动态特征选择。广泛的 KITTI 实验表明，FLASH 在所有评估指标上实现了最佳性能，甚至超过了需要多次前向传播的不确定性增强基线。值得注意的是，FLASH 在保持单次前向传播效率的同时，超过了 TULIP 使用蒙特卡洛 Dropout，使其能够实现实时部署。所有距离范围内的一致优势表明，我们的双域方法通过架构设计而非计算密集的随机推断有效处理了不确定性，因而在自动驾驶系统中具有实际应用价值。
引用
@article{arxiv.2511.07377,
title = {Real-Time LiDAR Super-Resolution via Frequency-Aware Multi-Scale Fusion},
author = {June Moh Goo and Zichao Zeng and Jan Boehm},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.07377},
year = {2025}
}