论文解读：OctoSense，多传感器机器人感知的数据集与晚期融合 MAE
OctoSense是一个开源硬件平台，提供了59小时、2474公里、8.4TB的多传感器同步驾驶数据集，包含深度、光流、分割和自车运动真值。该研究采用模态专用分词器和晚期融合MAE方法进行预训练，在深度、光流等任务上表现优于RGB基础模型，并在计算效率上具有优势。
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