transformer多模态目标检测cvpr
时间: 2025-01-17 11:26:11 浏览: 76
### 关于使用Transformer进行多模态目标检测的相关研究
在计算机视觉领域,尤其是针对多模态数据的目标检测方面,近年来基于Transformer架构的方法取得了显著进展。具体到CVPR会议上发表的工作:
#### CAT-Det:对比增强的Transformer检测器
Contrastively Augmented Transformer Detector (CAT-Det)[^1] 是一种专为解决多模态3D物体检测挑战而设计的新方法。该模型旨在提高不同传感器输入之间的协同工作能力,从而改善整体性能。
#### Trans-Fusion中的图像引导查询初始化技术
另一项值得注意的技术是在Trans-Fusion框架内提出的Image-Guided Query Initialization机制[^4]。这项创新通过融合来自多个视角的图像特征,并采用这些特征作为自注意力计算过程中的键值对(keys and values),使得激光雷达(LiDAR)鸟瞰图(BEV)特征能够更有效地充当查询(query),进而增强了对于小型目标物检出的能力。
#### 预训练ViT模型的应用
此外,在某些工作中也观察到了利用预训练Vision Transformers(ViT)来初始化探测网络背部结构的做法[^3]。这种方法不仅有助于加速收敛速度,而且还能提升最终模型的表现力。
综上所述,上述提到的各项研究成果均展示了如何巧妙运用Transformers处理复杂的跨传感信息交互问题,推动了多模态感知系统的边界向前迈进了一大步。
```python
# 示例代码展示了一个简单的多模态数据加载函数
def load_multimodal_data(image_paths, lidar_paths):
images = []
lidars = []
for img_path, lidar_path in zip(image_paths, lidar_paths):
image = cv2.imread(img_path)
lidar = np.load(lidar_path)
images.append(image)
lidars.append(lidar)
return images, lidars
```
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