摘要

场景分析对于使自主系统（如移动机器人）在真实环境中运行至关重要。然而，要全面理解场景，需要同时解决多项任务，例如全景分割（panoptic segmentation）、实例方向估计（instance orientation estimation）以及场景分类（scene classification）。在移动平台计算资源和电池容量有限的情况下，同时完成这些任务极具挑战性。为应对这一挑战，本文提出一种高效的多任务场景分析方法——EMSAFormer，该方法基于RGB-D Transformer编码器，能够同步执行上述各项任务。本方法在先前发表的EMSANet基础上进行改进，但本文证明，EMSANet中采用的双CNN编码器结构可被单一Transformer编码器所替代。为实现这一改进，我们深入研究了如何在单个编码器中高效融合RGB图像与深度信息。为进一步提升在机器人硬件上的推理速度，我们开发了一款定制化的NVIDIA TensorRT扩展，显著优化了EMSAFormer的推理性能。在广泛使用的室内数据集NYUv2、SUNRGB-D和ScanNet上的大量实验表明，本方法在保持实时性的同时，达到了当前最优的性能水平，且在NVIDIA Jetson AGX Orin 32 GB设备上实现了高达39.1 FPS的推理速度。