カメラとIMUの融合による堅牢な路面分類のための新しいデータセットとフレームワーク

要約

路面分類（RSC）の課題である環境多様性への対応不足を解決するため、画像と慣性計測装置（IMU）を融合した新しいマルチモーダルなフレームワークを提案。軽量な双方向クロスアテンションと適応型ゲーティング層を用い、多様な条件を含む新データセット「ROAD」での評価により、従来手法を上回る精度と堅牢性を実証しました。

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