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论文提出异构协同感知网络CauseCollab
提出CauseCollab，从因果视角统一异构模态的协同感知表示学习，通过因果度量学习解耦语义与模态混杂因素，并采用上下文引导的统一转换器保证跨模态一致性。在OPV2V和DAIR-V2X数据集上达到最先进性能，尤其在大模态差异场景下提升显著。
arXiv cs.AI59 天前
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提出CauseCollab，从因果视角统一异构模态的协同感知表示学习，通过因果度量学习解耦语义与模态混杂因素，并采用上下文引导的统一转换器保证跨模态一致性。在OPV2V和DAIR-V2X数据集上达到最先进性能，尤其在大模态差异场景下提升显著。