基于 Transformer 的自动驾驶传感器融合：综述
计算机视觉与模式识别
2023-02-23 v1
摘要
传感器融合是许多感知系统（如自动驾驶与机器人）中的一个重要课题。根据数据集排行榜，基于 Transformer 的检测头与基于 CNN 的特征编码器从原始传感器数据中提取特征，已成为性能最佳的传感器融合三维检测框架之一。在这项工作中，我们对近期基于 Transformer 的三维目标检测任务（主要关注传感器融合）进行了深入的文献综述。我们也简要介绍了视觉 Transformer(ViT) 的基础知识，以便读者能轻松跟进本文。此外，我们还简要回顾了几种非 Transformer 的、在自动驾驶传感器融合中占比较小的方法。最后，我们总结了值得关注的传感器融合趋势，并引发对未来研究的思考。更及时的综述可见：https://github.com/ApoorvRoboticist/Transformers-Sensor-Fusion
引用
@article{arxiv.2302.11481,
title = {Transformer-Based Sensor Fusion for Autonomous Driving: A Survey},
author = {Apoorv Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.11481},
year = {2023}
}
备注
5 pages, 1 figure