AG-Fusion: adaptive gated multimodal fusion for 3d object detection in complex scenes

📄 arXiv: 2510.23151v1 📥 PDF

作者: Sixian Liu, Chen Xu, Qiang Wang, Donghai Shi, Yiwen Li

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

提出自适应门控融合方法以解决复杂场景中的3D物体检测问题

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

关键词: 自适应门控融合 多模态融合 3D物体检测 复杂场景 激光雷达 鸟瞰视图 跨模态注意力 挖掘机操作

📋 核心要点

  1. 现有多模态融合方法在传感器退化和环境干扰等复杂场景中表现不佳，导致性能显著下降。
  2. 本文提出自适应门控融合（AG-Fusion）方法，通过识别可靠模式来选择性整合跨模态知识，增强检测的鲁棒性。
  3. 在KITTI数据集上，本文方法达到93.92%的准确率，而在E3D数据集上超越基线24.88%，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

多模态相机-激光雷达融合技术在3D物体检测中得到了广泛应用，表现出良好的性能。然而，现有方法在传感器退化或环境干扰等挑战性场景中性能显著下降。为此，本文提出了一种新颖的自适应门控融合（AG-Fusion）方法，通过识别可靠模式选择性地整合跨模态知识，以实现复杂场景中的稳健检测。具体而言，我们首先将每种模态的特征投影到统一的鸟瞰视图（BEV）空间，并利用基于窗口的注意力机制增强这些特征。随后，设计了一个基于跨模态注意力的自适应门控融合模块，将这些特征整合为对复杂环境具有鲁棒性的可靠BEV表示。此外，我们构建了一个新的数据集Excavator3D（E3D），专注于具有挑战性的挖掘机操作场景，以基准测试复杂条件下的性能。我们的算法在标准KITTI数据集上取得了93.92%的准确率，并在具有挑战性的E3D数据集上显著超越基线24.88%，展现出对复杂工业场景中不可靠模态信息的优越鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态相机-激光雷达融合技术在复杂场景中性能下降的问题，尤其是在传感器退化和环境干扰的情况下。现有方法往往无法有效处理这些挑战，导致检测结果不可靠。

核心思路：论文提出的AG-Fusion方法通过自适应地选择和整合跨模态特征，识别出可靠的模式，以增强在复杂环境中的检测能力。这种设计旨在提高对不可靠模态信息的鲁棒性。

技术框架：整体架构包括特征投影、窗口注意力机制和自适应门控融合模块。首先，将不同模态的特征投影到统一的BEV空间，然后通过窗口注意力机制增强特征，最后利用自适应门控融合模块整合这些特征，形成可靠的BEV表示。

关键创新：最重要的创新点在于自适应门控融合模块的设计，它基于跨模态注意力机制，能够有效识别和整合不同模态的特征，从而显著提升在复杂场景中的检测性能。这与传统方法的固定融合策略形成鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，采用了窗口注意力机制来增强特征表示，门控融合模块则通过学习不同模态的权重来实现自适应融合。此外，损失函数的设计也考虑了多模态特征的协同作用，以进一步提升检测精度。

📊 实验亮点

实验结果显示，AG-Fusion方法在标准KITTI数据集上取得93.92%的准确率，而在具有挑战性的E3D数据集上超越基线24.88%。这一显著提升表明该方法在复杂工业场景中对不可靠模态信息具有更强的鲁棒性，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、工业机器人和智能监控等场景，尤其是在复杂环境中对物体检测的需求日益增加。通过提高多模态融合的鲁棒性，AG-Fusion方法能够在实际应用中显著提升系统的可靠性和安全性，未来可能推动相关技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Multimodal camera-LiDAR fusion technology has found extensive application in 3D object detection, demonstrating encouraging performance. However, existing methods exhibit significant performance degradation in challenging scenarios characterized by sensor degradation or environmental disturbances. We propose a novel Adaptive Gated Fusion (AG-Fusion) approach that selectively integrates cross-modal knowledge by identifying reliable patterns for robust detection in complex scenes. Specifically, we first project features from each modality into a unified BEV space and enhance them using a window-based attention mechanism. Subsequently, an adaptive gated fusion module based on cross-modal attention is designed to integrate these features into reliable BEV representations robust to challenging environments. Furthermore, we construct a new dataset named Excavator3D (E3D) focusing on challenging excavator operation scenarios to benchmark performance in complex conditions. Our method not only achieves competitive performance on the standard KITTI dataset with 93.92% accuracy, but also significantly outperforms the baseline by 24.88% on the challenging E3D dataset, demonstrating superior robustness to unreliable modal information in complex industrial scenes.