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ICCV2023多模态目标检测

时间: 2025-01-02 07:33:09 浏览: 105

### ICCV 2023 多模态目标检测研究进展多模态目标检测旨在通过融合来自不同传感器的数据来提升对象识别的准确性与鲁棒性。近年来，随着自动驾驶汽车、机器人技术和医疗影像分析等领域的需求增长，这一领域受到了广泛关注。 #### 跨模态特征提取与表示学习为了有效处理图像和激光雷达点云等多种输入源的信息，研究人员提出了多种跨模态特征提取框架。例如，在ICCV 2023的一篇论文中提到，一种新的基于Transformer架构的方法能够自适应地调整各模态之间的权重分配，从而实现更精准的目标定位[^1]。 ```python class MultiModalFusion(nn.Module): def __init__(self, image_channels=3, lidar_channels=1): super(MultiModalFusion, self).__init__() self.image_encoder = ImageEncoder(image_channels) self.lidar_encoder = LidarEncoder(lidar_channels) def forward(self, images, point_clouds): img_features = self.image_encoder(images) lidar_features = self.lidar_encoder(point_clouds) fused_features = torch.cat((img_features, lidar_features), dim=1) return fused_features ``` #### 数据集构建与标注挑战高质量数据对于训练可靠的多模态模型至关重要。然而，收集同步且精确配准的不同传感设备获取的数据存在诸多困难。为此，有学者建议采用合成数据生成技术作为补充手段，以增加样本多样性并降低实际采集成本。 #### 性能评估标准的发展传统的单一模态评价体系难以完全适用于复杂的多模态场景。针对此问题，部分工作尝试建立更加综合性的评测准则，不仅考虑了传统意义上的精度召回率等指标，还将时空一致性等因素纳入考量范围之内。

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