庆应义塾大学团队用 token 剪枝与物理增强实现全波形 LiDAR Transformer 实时推理

庆应义塾大学团队提出强度引导的 token 剪枝与合并机制，并结合保留波形信息的物理感知数据增强，将全波形 LiDAR Transformer 提升至实时速度，同时提高精度与泛化能力。该方案面向雾、雨、透明物体和低反射表面等自动驾驶困难场景。