May, 2024

高密度、遮挡和大规模事件中的地理车辆检测多模态协作网络

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TL;DR在大规模灾难事件中，构建最优救援路径的规划依赖于在灾难现场的目标检测能力，其中主要挑战之一是存在密集和遮挡的目标。该研究提出了一种多模态协作网络（MuDet）用于密集和遮挡的车辆检测，通过构建多模态数据集并采用三个主要模块来增强不同模态的特征，并通过定义和阈值化置信度值来有效分离复杂背景中密集遮挡的车辆目标。实验结果表明 MuDet 的鲁棒性和通用性。
发现论文，激发创造
  • 基于无人机的 RGB - 红外异模态车辆检测：基于不确定性感知的学习

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    Mar, 2020

  • 自动驾驶中鲁棒目标检测的不确定性编码多模态融合

    Multi-modal fusion technique incorporating uncertainties through Uncertainty-Encoded Mixture-of-Experts (UMoE) improves object detection performance in extreme weather, adversarial, and blinding attack scenarios for autonomous driving.

    Jul, 2023

  • MSCoTDet: 基于语言驱动的多模态融合技术用于提升多光谱行人检测

    多光谱行人检测通过引入大型语言模型，融合了视觉与语言信息，提高了检测准确性。

    Mar, 2024

  • 遥感中的多模态物体检测

    本文比较了多模式遥感下物体检测的方法，调查了适合评估的多模式数据集并讨论了未来方向。

    Jul, 2023

  • MLF-DET: 跨模态三维物体检测的多层融合

    本文提出了一种名为 MLF-DET 的新颖有效的多级融合网络，用于高性能跨模态 3D 物体检测，它将特征级融合和决策级融合相结合，充分利用图像中的信息。

    Jul, 2023

  • OV-Uni3DETR: 基于循环模态传播的统一开放词汇 3D 物体检测

    OV-Uni3DETR 是一种统一的开放词汇 3D 检测器，通过循环模态传播实现，具有开放词汇的 3D 检测、模态统一、场景统一的优势，并以超过 6％的性能优势超越了现有方法，在只使用 RGB 图像的情况下性能与以前的基于点云的方法相当甚至更好。

    Mar, 2024

  • 多模态虚拟点 3D 检测

    通过无缝融合 RGB 传感器到 Lidar 的 3D 识别中，我们提出了一个简单而有效的多模态检测器，该方法利用一组 2D 检测生成密集的虚拟 3D 点，能够增强原来稀疏的 3D 点云，实验结果在大规模 nuScenes 数据集上取得了显着的改进，并超过了竞争融合方法。

    Nov, 2021

  • 智能选择：自适应多模态融合在不稳定环境下的物体检测

    我们提出了一种自适应融合方法，使用多种传感器，通过卷积神经网络专家的混合来学习权衡不同传感器的预测，该方法可适应于不同光照和摄像机运动模糊等影响。我们测试了该方法在室内和室外的人体检测，并证明了其可适应困难环境，同时，我们还提出了一个新的混合室内外环境中的 RGB-D 数据集，可供参考。

    Jul, 2017

  • Beyond RGB: 基于多模态深度网络的高分辨率城市遥感技术

    本文研究使用深度完全卷积网络来处理多模态多尺度遥感数据的语义标注，并采用有效的多尺度方法来提高语义标注的精度和深入研究数据的早期和后期融合方法，并在两个公共数据集上验证了我们的方法，表现出令人满意的结果。

    Nov, 2017

  • 面向非约束遥感图像的多类目标检测

    本文提出了一种新方法，即一个新的联合图像级联和特征金字塔网络，用于在遥感图像中提取多尺度的强和弱语义特征，并进行定向边界框的检测和旋转非极大值抑制，提高了模型的性能。同时，该模型还具有对图像和对象尺度和方向的鲁棒性，可在多类物体检测应用程序中部署。

    Jul, 2018