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深度學習推動了自動駕駛感知技術(shù)的最新進展。為了實現(xiàn)魯棒和準確的場景理解，自動駕駛汽車通常配備不同的傳感器(如相機、激光雷達、雷 達)，多種傳感模式可以融合利用它們的互補特性。在此背景下，人們提出了許多解決深度多模態(tài)感知問題的方法。 然而，對于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的設(shè)計，并沒有通用的指導方針，關(guān)于“融合什么”、“何時融合”和“如何融合”的問題仍然沒有定論。本文系統(tǒng)地總結(jié)了自動駕駛 中深度多模態(tài)目標檢測和語義分割的方法，并討論了其面臨的挑戰(zhàn)。為此，我們首先概述了測試車輛上的車載傳感器、開放數(shù)據(jù)集以及用于自動駕 駛研究中的目標檢測和語義分割的背景信息。然后我們總結(jié)了融合方法，并討論了挑戰(zhàn)和有待解決的問題。在附錄中，我們提供了總結(jié)主題和方法 的表格。
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