PERCEPTION开放获取
LiteViLNet: 面向高效道路分割的轻量级视觉-激光雷达融合网络
Daojie Peng, Bingtao Wang, Fulong Ma, Liang Zhang, Jun Ma
2026
摘要
提出一种轻量级多模态道路分割网络LiteViLNet，通过双流轻量编码器和深度可分离卷积实现RGB与LiDAR特征的高效提取，并设计多尺度特征融合模块和线性复杂度的大核桥接模块以平衡精度与速度。在KITTI数据集上以14.04M参数达到96.36% MaxF，推理速度达163.79 FPS（RTX 4060 Ti），优于多数重型Transformer方法。
关键词
road segmentationvision-LiDAR fusionlightweight networkmulti-modalreal-time inference
相关论文
PERCEPTION
开放获取📊 4 引用
如何缓解越野环境中语义分割的分布偏移
Ji-Hoon Hwang, Daeyoung Kim, Hyung-Suk Yoon 等 5 位作者
2026
PERCEPTION
📊 0 引用
基于原型模糊推理与证据融合的不确定性引导工业机器人可进化识别框架
Yanrun Zhou, Zihao Lei, Guangrui Wen 等 7 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
PERCEPTION
📊 0 引用
基于点云配准的非破坏性高分辨率涂层厚度三维扫描测量
Simon Duenser, Ivo Aschwanden, Raamadaas Krishnadas 等 5 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
PERCEPTION
📊 0 引用
迈向智能机器人时代：用于高级感知系统的多模态柔性触觉传感器
Sili Ding, Feng Xu, Jie Chen 等 6 位作者
Progress in Materials Science · 2026