English(EN) Selection, Not Fusion: Radar-Modulated State Space Models for Radar-Camera Depth Estimation

雷达调制选择增强状态空间模型中的深度估计

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员开发了一种新颖的雷达-相机深度估计方法，通过将雷达数据直接集成到状态空间模型的选择机制中，而不是进行外部融合。这种称为雷达调制选择（RMS）的方法将雷达衍生的扰动注入Mamba架构的扫描过程中，使得雷达的影响仅在可证明能提高准确性的地方增长。该系统名为SemoDepth，在nuScenes数据集上取得了最先进的成果，显著降低了各种范围内的平均绝对误差（MAE），并保持了低延迟。RMS在对抗虚假雷达回波方面也表现出鲁棒性，优于传统的融合方法。 AI

影响引入了一种将雷达数据集成到状态空间模型中的新颖方法，以改进深度估计，可能推动自动驾驶感知系统的发展。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Zhangcheng Hou, Tomoaki Ohtsuki · 2026-10-15 04:00

选择而非融合：雷达调制的态空间模型用于雷达-相机深度估计

arXiv:2605.11840v2 Announce Type: replace Abstract: Radar camera depth estimation turns a very sparse but metric radar signal into a dense depth map. Existing methods combine radar and image features outside the sequence operator of the backbone, through concatenation, confidence…

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