车辆数据融合的三种模式 原图定位 在 BEV+Transformer 架构下,最常用的融合方式为特征级融合,指在特征提取之后、决策之前将不同传感器提取的特征合并在一起。这种融合方法允许模型在决策过程中利用来自所有传感器的信息,同时避免了直接处理高维原始数据的复杂性。特征级融合平衡了前融合和后融合的优缺点,既能够利用不同数据源之间的相关性,又避免了直接在原始数据层面的复杂融合。