最近发现用特征融合做目标检测有了不少新突破,比如CVPR上的红外和可见光图像融合方法MetaFusion,以及Neurips上节约了99%传输成本的新型合作检测框架FFNet。 这主要得益于,特征融合在目标检测中整合了不同层或尺度的特征信息(既包含低层的细节信息,也包含高层的语义信息),这样不仅可以提高检测的准确性,增强模型对复杂场景和目标
就基于点云的环境目标检测算法而言,近些年来国内已有许多研究单位对此开展研究工作,同时也有多家单位具备点云数据获取的扫描设备并取得了相应成果,如北京大学提出基于BEV特征空间的视觉与LiDAR高性能融合框架(Liu等,2022)、腾讯优图提出基于点云体素化的高效多阶段目标检测(Chen等,2019)以及基于点的点云稀疏到稠密多阶段...
图像和BEV特征的融合具有挑战性,因为它们来自不同的视角。这里引入了一种新检测头,不仅可以从融合层提供检测结果,还可以从每个传感器通道提供检测结果。因此,可以用不同视图标记的数据训练目标检测器,以避免特征提取器的退化。MLOD在KITTI 3D目标检测基准测试中实现了最好的性能。最重要的是,评估表明新的头架构(header...
IS-FUSION本质上不同于现有的仅关注BEV场景级融合的方法,它通过显式地结合实例级多模态信息,从而有助于以实例为中心的任务,如三维目标检测。它包括一个分层场景融合(Hierarchical Scene Fusion, HSF)模块和一个实例引导融合(Instance-Guided Fusion, IGF)模块。HSF应用点到网格(Point-to-Grid)和网格到区域(Grid-to...
定义:多模态目标检测是指利用来自不同传感器或数据源的多种模态信息(如图像、激光雷达点云、毫米波雷达数据等)进行目标检测的技术。通过融合多模态数据,可以弥补单一模态数据的不足,提高目标检测的全面性和准确性。 应用场景:多模态目标检测技术在自动驾驶、智能监控、图像搜索等领域具有广泛的应用前景。在自动驾驶中,...
多视角图像融合目标检测算法 cvpr R-MVSNet提出了一种基于递归方式的多视角重建方法,通过递归方式的代价空间正则化(cost volum regularization)来代替原本的3D代价空间,不但减少了内存消耗还提升了模型的精度和效率,使得高分辨率的深度图/立体重建成为可能。 GRU减小内存消耗、规模化能力与较强泛化性,重建先前不能重建的...
在计算机视觉领域,特征融合与目标检测的结合正推动着技术的飞速发展。最新研究通过将多尺度特征融合、跨模态信息整合以及注意力机制等创新方法融入目标检测框架,显著提升了模型在复杂场景下的识别精度和鲁棒性。多尺度特征融合能够捕捉从局部细节到全局结构的丰富信息,而跨模态特征融合则进一步增强了模型对不同数据类型的...
OpenCV+YOLO 实时目标检测,计算机博士手把手带你做毕设!(深度学习丨计算机视觉丨YOLO丨OpenCV) 1914 0 00:49 App 【开源】免费的RK3588部署YOLO11和DeepSeek-R1教程来啦 1627 3 01:27 App 基于OpenCV和YOLO的作业自动批改计分系统 2686 3 01:29 App 基于深度学习面向中医诊断的舌象图像分割系统 6490 15 10:36...
FPN(Feature Pyramid Network)算法同时利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息,通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。并且预测是在每个融合后的特征层上单独进行的,这和常规的特征融合方式不同。 FPN将深层信息上采样,与浅层信息逐元素地相加,从而构建了尺寸不同的特征金字塔结构,性能优越,现已成为目标检测算...
回过头来,目标检测的未来也充满了可能性。想象一下,未来的智能家居,家里的设备都能通过多模态的理解,判断你的需求。你走进厨房,冰箱会自动打开,播出你喜欢的音乐,甚至还会给你推荐一份晚餐食谱。那画面,简直是梦幻! 说到虽然多模态融合目标检测算法听起来像是高大上的科技,但其实它与我们的生活息息相关。它正在...