这证明了OV-Uni3DETR架构的灵活性和对单一模态数据的适应能力,同时也强调了融合多种模态数据对提升检测性能的重要性。 总的来说,OV-Uni3DETR通过其统一的多模态学习架构,在Open-Vocabulary3D目标检测任务上表现出卓越的性能,尤其是在结合点云和图像数据时,能够有效提升对新类别的检测能力,证明了多模态输入和知识传播...
作者提出OV-Uni3DETR(a unified open-vocabulary 3D detector via cycle-modality propagation)统一的多模态开放词汇3D目标检测。具备以下特点: 开放词汇检测,可在推理阶段检测已知和未知类别。 统一模态,支持RGB、点云任意模态输入,支持模态缺失、跨模态切换。 统一场景。 OV-Uni3DETR 能做什么? OV-Uni3DETR 和现有...
图像与点云输入的比较:仅使用图像(I)作为输入的OV-Uni3DETR虽然在性能上低于使用点云(P)作为输入的情况,但依然表现出不错的检测能力。这证明了OV-Uni3DETR架构的灵活性和对单一模态数据的适应能力,同时也强调了融合多种模态数据对提升检测性能的重要性。 在新类别上的表现:OV-Uni3DETR在新类别平均精度(AP_{no...
图像与点云输入的比较:仅使用图像(I)作为输入的OV-Uni3DETR虽然在性能上低于使用点云(P)作为输入的情况,但依然表现出不错的检测能力。这证明了OV-Uni3DETR架构的灵活性和对单一模态数据的适应能力,同时也强调了融合多种模态数据对提升检测性能的重要性。 在新类别上的表现:OV-Uni3DETR在新类别平均精度 上的表...
In this paper, we propose OV-Uni3DETR ,a unified open-vocabulary 3D detector via cycle-modality propagation. Compared with existing 3D detectors, OV-Uni3DETR offers distinct advantages: 1) Open-vocabulary 3D detection: During training,it leverages various accessible data, especially extensive 2D ...