Exploring data augmentation for multi-modality 3D object detection
时间: 2025-07-05 20:11:20 浏览: 17
### 数据增强技术在多模态3D目标检测中的应用
对于多模态3D目标检测,在计算机视觉领域内,数据增强方法旨在通过变换输入数据来增加模型训练的有效样本数量并提升泛化能力。具体到多模态场景下,这些方法不仅涉及图像层面的操作,还包括点云和其他传感器信号的处理。
#### 图像域的数据增强
传统的二维图像上的几何变换同样适用于基于摄像头获取的RGB图片或热成像图等:
- **随机裁剪与缩放**:通过对原始图像执行不同尺度下的裁切操作,可以模拟远近变化的效果[^1]。
- **颜色抖动**:调整亮度、对比度、饱和度等因素有助于提高算法应对复杂光照条件的能力。
```python
import torchvision.transforms as transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(size=(224, 224), scale=(0.8, 1.2)),
transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2),
])
```
#### 点云域的数据增强
针对LiDAR或其他雷达设备产生的三维空间坐标集合——即点云数据,则有专门设计的技术手段用于扩充其多样性:
- **旋转和平移扰动**:沿任意轴向施加微小角度偏转或是位移量级内的变动能够有效防止过拟合现象的发生。
- **噪声注入**:引入高斯分布形式的小幅波动至各维度数值上,以此检验网络结构鲁棒性的强弱程度。
```python
import numpy as np
def apply_noise(points, sigma=0.01):
noise = np.random.normal(scale=sigma, size=points.shape)
noisy_points = points + noise
return noisy_points
```
#### 跨模态联合增强策略
考虑到多种感知源之间可能存在关联性特征共享的情况,跨模态同步实施相同类型的转换动作显得尤为重要。比如当对相机视角做水平翻转变换时,也应相应地改变激光雷达所记录下来的物体朝向信息;同理,在调节色彩参数的同时保持其他物理属性不变等等。
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