https://arxiv.org/pdf/2403.14626.pdf
摘要:
障碍物检测与跟踪是机器人自主导航的重要组成部分。在本文中，我们提出了一种基于转换器的ODTFormer模型来解决障碍物检测和跟踪问题。对于检测任务，我们的方法利用可变形的注意力来构建一个3D成本体，该成本体以体素占用网格的形式逐步解码。我们通过匹配连续帧之间的体素进一步跟踪障碍物。整个模型可以以端到端的方式进行优化。通过在DrivingStereo和KITTI基准上的大量实验，我们的模型在障碍物检测任务中达到了最先进的性能。我们还报告了与最先进的障碍物跟踪模型相当的准确性，而只需要其计算成本的一小部分，通常少10到20倍。代码和模型权重将被公开发布。
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