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SemoDepth

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  1. TOOL · CL_301389 ·

    雷达调制选择增强状态空间模型中的深度估计

    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…