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在雾霾等不利天气下相机、毫米波雷达传感器深度融合自动驾驶(CVPR2020)
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https://www.youtube.com/watch?v=HPT4nsCkT5Q 目标检测是自动驾驶车辆中基本的计算机视觉问题。现有的训练数据集偏向晴朗的天气,而恶劣天气下的数据非常罕见,而恶劣天气下传感器会产生非对称的失真,因此现有的方法不适用于恶劣天气场景。本文提出了一种自适应单次深度融合架构,并引入新型多模式数据集来解决现有数据集中的天气偏差,使该方法可以在晴朗天气的数据上进行训练,并将传感器不对称损坏的情况稳健地推广到恶劣天气的情况。
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