庆应义塾团队实现全波形LiDAR实时推理
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庆应义塾团队实现全波形LiDAR实时推理
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AI 综述
庆应义塾大学团队提出一种全波形LiDAR Transformer实时化方法，通过强度引导的token剪枝与合并减少计算量，并结合保留波形信息的物理感知数据增强。团队称，该方法在提升推理速度的同时，也提高了检测精度与泛化能力。 相关方案主要面向自动驾驶中的雾、雨、透明物体及低反射表面等困难场景。
AI 根据报道生成 · 28 分钟前更新
最新进展11月6日 19:17
庆应义塾大学团队用 token 剪枝与物理增强实现全波形 LiDAR Transformer 实时推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- AGI Hunt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。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。