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大疆 CVPR 2024 | AFNet自动驾驶中单视图和多视图深度的自适应融合
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在该篇论文中提出了一种新的多视图和单视图深度融合网络AFNet,用于减轻现有多视图方法在实际自动驾驶场景中因噪声姿态而失败的缺陷。该团队提出了一个新的鲁棒性评估指标和测试基准,以探索多视图方法在不同噪声水平下的有效性。在准确的姿态估计下,AFNet在KITTI [11] 和DDAD [12] 数据集上实现了最先进的性能,并且在噪声姿态下的鲁棒性测试基准中优于所有其他经典的多视图方法。 标题:Adaptive Fusion of Single-View and Multi-View Depth for Autonomous Driving 链接:https://arxiv.org/html/2403.07535v1
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