11、多模态融合分割中的注意力机制与自适应策略

多模态融合分割中的注意力机制与自适应策略

在多传感器场景分割领域，多模态融合分割技术发挥着关键作用。它能够整合不同传感器的数据，为诸如自动驾驶等应用提供更全面、准确的信息。本文将深入探讨多模态融合分割中的注意力机制以及自适应策略。

多模态融合分割实验数据集

在实验中，我们使用了三个数据集：KITTI、KITTI - aug 和 A2D2。这些数据集的基本信息如下表所示：
| 名称 | 帧数 | 训练集 | 验证集 | 测试集 | 分辨率 | 道路类型 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| KITTI | 383 | 228 | 40 | 115 | 1242×375 | 城市、乡村和高速公路 |
| KITTI - aug | 3331 | 2736 | 480 | 115 | 1242×375 | 城市、乡村和高速公路 |
| A2D2 | 470 | 282 | 47 | 141 | 1920×1208 | 城市 |

KITTI 是自动驾驶领域重要的测试集，包含同步的相机图像和 LiDAR 点云以及校准参数和真实标签。为验证方法的鲁棒性，我们对 KITTI 数据集进行裁剪、亮度变换和增加噪声等操作，得到了数据量为 KITTI 12 倍的 KITTI - aug 数据集。A2D2 则仅结合了一个 8 线和两个 16 线 LiDAR，而 KITTI 使用 64 线 Velodyne 生成点云。

对于所有数据集，我们按 60% 作为训练集、10% 用于验证、其余用于测试的比例进行划分。由于 LiDAR 的差异以及数据量的不同，会对模型性能产生影响，因此主要对比实验将在 KITTI -