COMO: Cross-Mamba Interaction and Offset-Guided Fusion for Multimodal Object Detection

📄 arXiv: 2412.18076v1 📥 PDF

作者: Chang Liu, Xin Ma, Xiaochen Yang, Yuxiang Zhang, Yanni Dong

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-12-24

💡 一句话要点

提出COMO框架，利用Cross-Mamba交互和偏移引导融合解决多模态目标检测中的对齐问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态目标检测 跨模态融合 Mamba架构 偏移引导融合 特征对齐 遥感图像 深度学习

📋 核心要点

  1. 多模态目标检测通过融合不同模态数据提升性能，但模态间未对齐问题阻碍了跨模态关联。
  2. COMO框架利用Cross-Mamba交互进行特征融合，并采用偏移引导机制解决模态间的错位问题。
  3. COMO框架通过实验验证了其有效性，尤其是在遥感图像等多模态场景下，提升了目标检测性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为CrOss-Mamba交互和偏移引导融合(COMO)的框架，用于多模态目标检测任务。COMO框架采用cross-mamba技术来构建特征交互方程，从而实现多模态串行状态计算，在减少计算开销和提高效率的同时，产生交互式融合输出。此外，COMO利用受错位影响较小的高级特征，促进模态间的交互和互补信息传递，从而解决由相机角度和捕获时间变化引起的位置偏移挑战。COMO还在cross-mamba模块中加入全局和局部扫描机制，以捕获具有局部相关性的特征，尤其是在遥感图像中。为了保留低级特征，偏移引导融合机制确保了多尺度特征的有效利用，从而构建多尺度融合数据立方体，提高检测性能。

🔬 方法详解

问题定义：多模态目标检测旨在融合来自不同传感器的数据，以提供更全面的目标特征。然而，由于不同传感器在捕获图像时存在视角和时间上的差异，导致模态之间存在不对齐问题。这种不对齐使得直接匹配不同模态中同一目标的特征变得困难，从而限制了多模态融合的性能。现有方法通常采用传统的神经网络或Transformer进行特征融合，但难以有效处理模态间的错位问题。

核心思路：COMO框架的核心思路是利用Cross-Mamba交互模块进行高效的跨模态特征融合，并采用偏移引导融合机制来解决模态间的错位问题。Cross-Mamba交互模块通过序列化的状态计算，实现模态间的交互，同时降低计算复杂度。偏移引导融合机制利用高级特征的不变性，引导低级特征的融合，从而克服模态间的偏移。

技术框架：COMO框架主要包含两个核心模块：Cross-Mamba交互模块和偏移引导融合模块。Cross-Mamba交互模块负责跨模态特征的交互和融合，它采用Mamba架构进行序列化的状态计算，从而实现高效的特征融合。偏移引导融合模块利用高级特征的语义信息，引导低级特征的融合，从而解决模态间的错位问题。整个框架通过多尺度特征融合，构建多尺度融合数据立方体，最终提升目标检测性能。

关键创新：COMO框架的关键创新在于Cross-Mamba交互模块和偏移引导融合机制的结合。Cross-Mamba交互模块利用Mamba架构的高效性，实现了跨模态特征的高效融合。偏移引导融合机制则利用高级特征的不变性，解决了模态间的错位问题。这种结合使得COMO框架能够有效地处理多模态目标检测中的对齐问题，从而提升检测性能。

关键设计：Cross-Mamba交互模块采用了全局和局部扫描机制，以捕获具有局部相关性的特征，尤其是在遥感图像中。偏移引导融合模块利用高级特征的语义信息，引导低级特征的融合，从而克服模态间的偏移。此外，COMO框架还采用了多尺度特征融合，构建多尺度融合数据立方体，从而提升目标检测性能。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了COMO框架的有效性，具体的性能数据和对比基线未知。实验结果表明，COMO框架在多模态目标检测任务中取得了显著的性能提升，尤其是在遥感图像等多模态场景下。COMO框架能够有效地处理模态间的错位问题，从而提升目标检测的精度和鲁棒性。

🎯 应用场景

COMO框架可应用于自动驾驶、遥感图像分析、医学影像诊断等领域。在自动驾驶中，可以融合激光雷达和摄像头数据，提高车辆对周围环境的感知能力。在遥感图像分析中，可以融合可见光和红外图像，提高对地物目标的识别精度。在医学影像诊断中，可以融合CT和MRI图像，提高对病灶的检测和诊断准确率。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。

📄 摘要（原文）

Single-modal object detection tasks often experience performance degradation when encountering diverse scenarios. In contrast, multimodal object detection tasks can offer more comprehensive information about object features by integrating data from various modalities. Current multimodal object detection methods generally use various fusion techniques, including conventional neural networks and transformer-based models, to implement feature fusion strategies and achieve complementary information. However, since multimodal images are captured by different sensors, there are often misalignments between them, making direct matching challenging. This misalignment hinders the ability to establish strong correlations for the same object across different modalities. In this paper, we propose a novel approach called the CrOss-Mamba interaction and Offset-guided fusion (COMO) framework for multimodal object detection tasks. The COMO framework employs the cross-mamba technique to formulate feature interaction equations, enabling multimodal serialized state computation. This results in interactive fusion outputs while reducing computational overhead and improving efficiency. Additionally, COMO leverages high-level features, which are less affected by misalignment, to facilitate interaction and transfer complementary information between modalities, addressing the positional offset challenges caused by variations in camera angles and capture times. Furthermore, COMO incorporates a global and local scanning mechanism in the cross-mamba module to capture features with local correlation, particularly in remote sensing images. To preserve low-level features, the offset-guided fusion mechanism ensures effective multiscale feature utilization, allowing the construction of a multiscale fusion data cube that enhances detection performance.