RGBX-DiffusionDet: A Framework for Multi-Modal RGB-X Object Detection Using DiffusionDet

📄 arXiv: 2505.02586v3 📥 PDF

作者: Eliraz Orfaig, Inna Stainvas, Igal Bilik

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-05 (更新: 2025-07-23)

💡 一句话要点

提出RGBX-DiffusionDet以解决多模态目标检测问题

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

关键词: 多模态目标检测 DiffusionDet 自适应编码器 特征融合 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的目标检测方法在处理多模态数据时，往往无法有效融合不同类型的传感器信息，导致性能不足。
  2. RGBX-DiffusionDet通过自适应多模态编码器和动态通道减少模块，增强了不同模态之间的交互和特征融合。
  3. 实验结果表明，该方法在多个数据集上均优于传统的RGB-only DiffusionDet，展示了其在多模态目标检测中的有效性。

📝 摘要（中文）

本研究提出RGBX-DiffusionDet，一个扩展DiffusionDet模型的目标检测框架，通过自适应多模态编码器融合异构2D数据(X)与RGB图像。为实现跨模态交互，设计了动态通道减少卷积块注意力模块(DCR-CBAM)，动态突出显著通道特征。此外，提出动态多级聚合块(DMLAB)，通过自适应多尺度融合精炼空间特征表示。引入的新正则化损失强化通道显著性和空间选择性，生成紧凑且具有区分性的特征嵌入。通过在RGB-深度(KITTI)、新注释的RGB-偏振数据集和RGB-红外(M$^3$FD)基准数据集上进行广泛实验，证明了该方法在性能上优于基线RGB-only DiffusionDet。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决多模态目标检测中不同类型传感器数据融合不充分的问题。现有方法在处理RGB与其他模态（如深度、红外等）时，常常无法有效提取和利用多模态信息，导致检测性能下降。

核心思路：RGBX-DiffusionDet的核心思路是通过自适应多模态编码器融合异构数据，并设计动态通道减少模块以增强模态间的交互。这种设计旨在突出显著特征，从而提高检测的准确性和鲁棒性。

技术框架：该框架包括多个主要模块：自适应多模态编码器用于特征融合，动态通道减少卷积块注意力模块(DCR-CBAM)用于增强特征交互，动态多级聚合块(DMLAB)用于多尺度特征融合，最后通过新正则化损失优化特征嵌入。

关键创新：最重要的创新在于引入了DCR-CBAM和DMLAB模块，这些模块能够动态调整特征通道的重要性，并通过多级聚合提升特征表示能力。这与现有方法的静态特征处理方式形成了鲜明对比。

关键设计：在网络结构设计上，采用了动态通道减少机制以优化特征通道，损失函数方面引入了新的正则化损失，强化了通道显著性和空间选择性，确保了特征嵌入的紧凑性和区分性。通过这些设计，RGBX-DiffusionDet在保持解码复杂度的同时，提升了检测效率。

📊 实验亮点

在广泛的实验中，RGBX-DiffusionDet在RGB-深度(KITTI)、RGB-偏振和RGB-红外(M$^3$FD)数据集上均表现出优越的性能，相较于基线RGB-only DiffusionDet，检测精度提升了显著的幅度，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、安防监控和机器人视觉等场景。在这些领域中，多模态数据的有效融合能够显著提升目标检测的准确性和可靠性，进而推动相关技术的实际应用和发展。未来，该框架可能为更多异构传感器的集成提供新的思路和方法。

📄 摘要（原文）

This work introduces RGBX-DiffusionDet, an object detection framework extending the DiffusionDet model to fuse the heterogeneous 2D data (X) with RGB imagery via an adaptive multimodal encoder. To enable cross-modal interaction, we design the dynamic channel reduction within a convolutional block attention module (DCR-CBAM), which facilitates cross-talk between subnetworks by dynamically highlighting salient channel features. Furthermore, the dynamic multi-level aggregation block (DMLAB) is proposed to refine spatial feature representations through adaptive multiscale fusion. Finally, novel regularization losses that enforce channel saliency and spatial selectivity are introduced, leading to compact and discriminative feature embeddings. Extensive experiments using RGB-Depth (KITTI), a novel annotated RGB-Polarimetric dataset, and RGB-Infrared (M$^3$FD) benchmark dataset were conducted. We demonstrate consistent superiority of the proposed approach over the baseline RGB-only DiffusionDet. The modular architecture maintains the original decoding complexity, ensuring efficiency. These results establish the proposed RGBX-DiffusionDet as a flexible multimodal object detection approach, providing new insights into integrating diverse 2D sensing modalities into diffusion-based detection pipelines.