GET-UP：雷达-相机深度估计的几何感知与点云上采样框架

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GET-UP: GEomeTric-aware Depth Estimation with Radar Points UPsampling 论文： https://arxiv.org/abs/2409.02720 GET-UP  是一种新型雷达-相机深度估计框架，旨在通过充分利用雷达数据的几何信息来提高自动驾驶中3D环境理解的准确性。该框架通过注意力增强的图神经网络（GNN）处理雷达点云，实现2D和3D信息的有效交换与聚合，从而丰富了特征表示。  欢迎加入自动驾驶实战群 与传统方法相比，GET-UP不仅依赖于2D特征提取，还通过点云上采样任务进一步细化雷达点云，增加点云的密度，纠正点位置，并在激光雷达数据的帮助下提取额外的3D特征。GET-UP 的一个关键特性是其自适应稀疏卷积块（ASCB），它能够根据雷达点的深度信息动态调整卷积核大小，以适应不同距离范围内的雷达检测。 此外，该框架还采用了一个点云上采样子模块，利用精确的激光雷达数据来指导雷达点云 ………………………………