RGB-X Object Detection via Scene-Specific Fusion Modules

📄 arXiv: 2310.19372v1 📥 PDF

作者: Sri Aditya Deevi, Connor Lee, Lu Gan, Sushruth Nagesh, Gaurav Pandey, Soon-Jo Chung

分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2023-10-30

备注: Accepted to 2024 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2024)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出RGB-X融合网络以解决多模态传感器融合问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 深度学习 自动驾驶 传感器融合 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的多模态深度传感器融合方法通常架构复杂，且需要大量的核心注册数据集进行训练，限制了其应用。
  2. 本文提出了一种RGB-X融合网络，利用场景特定的融合模块，能够有效融合预训练的单模态模型，减少对大规模数据集的依赖。
  3. 实验结果显示，该方法在RGB-热成像和RGB-门控数据集上表现优越，且仅需少量额外参数，提升了融合效果。

📝 摘要（中文）

多模态深度传感器融合有潜力使自动驾驶车辆在各种天气条件下理解周围环境。然而，现有的深度传感器融合方法通常采用复杂的架构，混合多模态特征，且需要大量的核心注册多模态数据集进行训练。本文提出了一种高效的模块化RGB-X融合网络，通过场景特定的融合模块，利用和融合预训练的单模态模型，从而能够使用小规模的核心注册多模态数据集创建输入自适应的网络架构。实验结果表明，与现有RGB-热成像和RGB-门控数据集的方法相比，我们的方法在仅增加少量参数的情况下表现出优越性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态深度传感器融合方法架构复杂、对大规模核心注册数据集依赖的问题。现有方法往往难以适应不同场景，限制了其在实际应用中的灵活性和效率。

核心思路：论文提出的RGB-X融合网络通过场景特定的融合模块，能够有效地利用和融合预训练的单模态模型。这种设计使得网络能够在小规模数据集上进行训练，同时保持良好的性能。

技术框架：该方法的整体架构包括多个模块，主要包括输入层、场景特定的融合模块和输出层。每个模块负责处理不同的输入模态，并通过融合模块进行特征整合，最终生成融合后的输出。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了场景特定的融合模块，使得网络能够在不同场景下自适应地进行特征融合。这一创新与现有方法的本质区别在于减少了对大规模数据集的依赖，同时提高了模型的灵活性和适应性。

关键设计：在设计中，采用了预训练的单模态模型作为基础，并通过少量的额外参数进行融合。损失函数的设计考虑了不同模态之间的特征一致性，确保了融合效果的提升。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的RGB-X融合网络在RGB-热成像和RGB-门控数据集上相较于现有方法有显著提升，具体表现为在相同条件下仅增加少量参数的情况下，性能提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、智能监控和机器人导航等。通过提高多模态传感器的融合能力，能够在各种复杂环境下实现更高效的视觉理解，提升自动化系统的安全性和可靠性。未来，该技术有望在智能交通和无人驾驶领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Multimodal deep sensor fusion has the potential to enable autonomous vehicles to visually understand their surrounding environments in all weather conditions. However, existing deep sensor fusion methods usually employ convoluted architectures with intermingled multimodal features, requiring large coregistered multimodal datasets for training. In this work, we present an efficient and modular RGB-X fusion network that can leverage and fuse pretrained single-modal models via scene-specific fusion modules, thereby enabling joint input-adaptive network architectures to be created using small, coregistered multimodal datasets. Our experiments demonstrate the superiority of our method compared to existing works on RGB-thermal and RGB-gated datasets, performing fusion using only a small amount of additional parameters. Our code is available at https://github.com/dsriaditya999/RGBXFusion.