基于自適應(yīng)記憶長(zhǎng)度的多尺度模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)

摘要： 為了更好地利用點(diǎn)云和光學(xué)圖像在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的互補(bǔ)感知優(yōu)勢(shì)，提出了一種雙模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)MerNet。網(wǎng)絡(luò)采用點(diǎn)云特征和光學(xué)圖像特征并行編碼的結(jié)構(gòu)，在每一個(gè)編碼階段通過(guò)基于殘差映射和膨脹點(diǎn)注意力機(jī)制的融合模塊將光學(xué)圖像特征單向融合到點(diǎn)云特征支路。設(shè)計(jì)了一種多尺度膨脹支路的級(jí)聯(lián)空洞卷積模塊，以加強(qiáng)點(diǎn)云的上下文聯(lián)系，并在并行支路上采用瓶頸結(jié)構(gòu)來(lái)降低上下文模塊的參數(shù)量。為進(jìn)一步優(yōu)化參數(shù)更新...