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)

DOI: 10.1016/j.patcog.2025.112460

💡 一句话要点

提出RGBX-DiffusionDet，利用扩散模型融合RGB图像与异构2D数据进行目标检测。

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

关键词: 多模态融合 目标检测 扩散模型 RGB-X数据 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有目标检测方法难以有效融合RGB图像与来自深度、红外或偏振等传感器的异构2D数据。
  2. RGBX-DiffusionDet通过自适应多模态编码器和动态特征融合模块，实现了RGB图像与异构2D数据的有效融合。
  3. 在多个数据集上的实验表明，RGBX-DiffusionDet显著优于仅使用RGB图像的基线DiffusionDet模型。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种名为RGBX-DiffusionDet的目标检测框架，它扩展了DiffusionDet模型，通过自适应多模态编码器将异构2D数据(X)与RGB图像融合。为了实现跨模态交互，我们设计了卷积块注意力模块(DCR-CBAM)中的动态通道缩减，通过动态突出显著的通道特征来促进子网络之间的交互。此外，提出了动态多级聚合块(DMLAB)通过自适应多尺度融合来细化空间特征表示。最后，引入了新的正则化损失，以增强通道显著性和空间选择性，从而产生紧凑且具有区分性的特征嵌入。在RGB-Depth (KITTI)、一个新的带注释的RGB-Polarimetric数据集和RGB-Infrared (M$^3$FD)基准数据集上进行了大量实验。结果表明，所提出的方法始终优于基线RGB-only DiffusionDet。模块化架构保持了原始解码的复杂度，确保了效率。这些结果确立了所提出的RGBX-DiffusionDet作为一种灵活的多模态目标检测方法，为将不同的2D传感模态集成到基于扩散的检测流程中提供了新的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态目标检测问题，特别是如何有效地融合RGB图像与来自其他传感器（如深度、红外、偏振等）的异构2D数据。现有方法在处理这种异构数据时，往往难以充分利用不同模态之间的互补信息，导致检测性能受限。

核心思路：论文的核心思路是利用DiffusionDet的扩散模型框架，并在此基础上设计专门的模块来促进RGB图像与异构2D数据之间的有效融合。通过自适应地学习不同模态的特征表示，并动态地调整它们之间的交互，从而提升目标检测的准确性和鲁棒性。

技术框架：RGBX-DiffusionDet的整体框架基于DiffusionDet，主要包括以下几个关键模块：1) 自适应多模态编码器：用于提取RGB图像和异构2D数据的特征表示。2) DCR-CBAM (Dynamic Channel Reduction within a Convolutional Block Attention Module)：通过动态通道缩减，突出显著的通道特征，促进跨模态交互。3) DMLAB (Dynamic Multi-Level Aggregation Block)：通过自适应多尺度融合，细化空间特征表示。4) 正则化损失：增强通道显著性和空间选择性，产生紧凑且具有区分性的特征嵌入。

关键创新：论文的关键创新在于DCR-CBAM和DMLAB的设计，以及正则化损失的引入。DCR-CBAM能够动态地调整不同模态特征之间的交互，从而更好地利用它们之间的互补信息。DMLAB通过多尺度融合，提升了空间特征的表达能力。正则化损失则有助于学习更具区分性的特征表示。

关键设计：DCR-CBAM的关键设计在于动态通道缩减，它根据输入特征的重要性，自适应地调整通道的数量。DMLAB的关键设计在于多尺度融合，它通过不同尺度的卷积操作，捕捉不同尺度的空间信息。正则化损失包括通道显著性损失和空间选择性损失，分别用于增强通道和空间特征的区分性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RGBX-DiffusionDet在KITTI、RGB-Polarimetric和M$^3$FD数据集上均取得了优于基线RGB-only DiffusionDet的性能。例如，在KITTI数据集上，RGBX-DiffusionDet的平均精度（AP）提升了X%。这些结果验证了所提出的方法在融合RGB图像与异构2D数据方面的有效性。

🎯 应用场景

RGBX-DiffusionDet在自动驾驶、机器人导航、安防监控等领域具有广泛的应用前景。例如，在自动驾驶中，可以利用RGB图像和深度信息进行更准确的目标检测，提高驾驶安全性。在机器人导航中，可以利用RGB图像和红外信息进行夜间目标检测，增强机器人的环境适应能力。该研究为多模态目标检测提供了一种新的有效方法，有望推动相关领域的发展。

📄 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.