基于鸟瞰图的空间-通道注意力多传感器融合

基于鸟瞰图(Bird′s-Eye View,BEV)的目标感知算法现正成为研究热点,但少有针对BEV的多传感器融合.因此,文中提出基于空间-通道注意力的多传感器融合模块,对不同模态的特征数据增加局部注意力机制,能有效修正多传感器之间的空间误差.利用转置注意力操作,充分融合图像和点云数据,消解不同模态语义信息之间的异质性,使融合的BEV特征在不引入空间偏差的同时,有效结合多传感器各自的独特信息,实现更全面准确的感知.在nuScenes数据集上的实验以及大量的消融实验表明,文中融合模块能有效提升目标检测算法的精度,可视化结果展现融合后的特征具有更完整、准确的特征信息,可明显提升对远处物体的检测.