DeepFusion

发布网友 发布时间：2024-09-07 07:33

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热心网友 时间：2024-09-28 10:18

本文介绍了一种名为DeepFusion的多模态三维物体检测方法。它结合了激光雷达（Lidar）和相机数据，以实现更准确的检测结果。

传统方法将相机特征与点云数据对齐，而DeepFusion则在中层对特征进行学习性的对齐。它引入了可学习的对齐（learnableAlign）模块，通过多头注意力机制计算相似度，并将结果与Lidar特征进行concat，最后用于检测任务。消融实验显示，虽然learnableAlign模块对整体性能提升并不显著，但逆增强（InverseAug）模块却起到了关键作用。

逆增强模块逆向映射几何特征相关的数据增强操作，以原始相机和Lidar参数关联模态，从而实现更好的特征对齐。实验结果表明，DeepFusion在集成学习和非集成学习模型中都能实现最优性能（SOTA）。模型设计也能应用到其他模型中，获得不错的结果。

DeepFusion的性能表现随着检测目标距离的增加而提高，特别是在雷达点云稀疏的情况下，相机数据能有效弥补这一缺陷。逆增强模块在实验中展现出了显著的作用，而可学习的对齐模块同样不可忽视。在面对数据损坏、干扰或OOD数据时，DeepFusion的鲁棒性更强，能缓解性能急剧下降的问题。

热心网友 时间：2024-09-28 10:12

本文介绍了一种名为DeepFusion的多模态三维物体检测方法。它结合了激光雷达（Lidar）和相机数据，以实现更准确的检测结果。

传统方法将相机特征与点云数据对齐，而DeepFusion则在中层对特征进行学习性的对齐。它引入了可学习的对齐（learnableAlign）模块，通过多头注意力机制计算相似度，并将结果与Lidar特征进行concat，最后用于检测任务。消融实验显示，虽然learnableAlign模块对整体性能提升并不显著，但逆增强（InverseAug）模块却起到了关键作用。

逆增强模块逆向映射几何特征相关的数据增强操作，以原始相机和Lidar参数关联模态，从而实现更好的特征对齐。实验结果表明，DeepFusion在集成学习和非集成学习模型中都能实现最优性能（SOTA）。模型设计也能应用到其他模型中，获得不错的结果。

DeepFusion的性能表现随着检测目标距离的增加而提高，特别是在雷达点云稀疏的情况下，相机数据能有效弥补这一缺陷。逆增强模块在实验中展现出了显著的作用，而可学习的对齐模块同样不可忽视。在面对数据损坏、干扰或OOD数据时，DeepFusion的鲁棒性更强，能缓解性能急剧下降的问题。