BEVFusion 썸네일형 리스트형 BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusionwith Unified Bird’s-Eye View Representation, IRCA2023 (들어가기에 앞서,,) 코드로 확인이 필요한 부분 및 주요 내용 부분은 파란색으로, 개인적인 생각은 주황색으로 표기하였다. Abstarct - 근래의 자율주행 시스템의 신뢰도를 높이는 방법으로 카메라 특징을 활용하여 라이다 포인트 클라우드를 증강 시키는 Point-Level Fusion이 주로 등장한다. - 하지만, 카메라->라이타 투영은 카메라 영상이 가지는 의미론적으로 밀집된 특징의 장점을 사라지게 한다. - 본 논문은 BEV 표현 공간에 멀티 모달 기능을 통합하여, 기하학정 정보와 의미론적 정보를 잘 보존 하였다. - 최적화된 BEV 풀링을 통해 뷰 변환의 병목을 해결하여 대기 시간을 40배 이상 개선 시켰다. - 다양한 3D 인식(Perception) 테스크를 지원하는 등 특정 작업에 구애 받지 .. 더보기 이전 1 다음
