多模态信息融合

DGFusion: Depth-Guided Sensor Fusion for Robust Semantic Perception

DGFusion：基于深度的传感器融合用于鲁棒的语义感知

Tim Broedermannn, Christos Sakaridis, Luigi Piccinelli, Wim Abbeloos, Luc Van Gool

机构 * Computer Vision Laboratory, ETH Zurich（计算机视觉实验室，苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(title,abstract)；multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 DGFusion通过整合深度信息提升多模态传感器融合，实现自动驾驶中的鲁棒语义感知。

Comments Code and models are available at https://github.com/timbroed/DGFusion

Cross-Level Sensor Fusion with Object Lists via Transformer for 3D Object Detection

基于Transformer的多级传感器融合用于3D目标检测

Xiangzhong Liu, Jiajie Zhang, Hao Shen

机构 * fortiss GmbH（fortiss公司） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 本文提出基于Transformer的多级传感器融合方法，通过整合抽象物体列表与原始图像数据，提升3D目标检测性能。

Comments 6 pages, 3 figures, accepted at IV2025

Journal ref 2025 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)