国内首个多模态3D目标检测全栈教程（前融合/特征级融合/后融合）

最新推荐文章于 2025-06-24 16:48:49 发布

自动驾驶之心

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文章标签： 3d 目标检测目标跟踪人工智能计算机视觉

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NzUxNTU1OA==&mid=2247565402&idx=3&sn=6fb6c87f789cdcaeccfb19e1c4620b31&chksm=ceb9ed93f9ce6485242d03fc2c5523ce9e066b8bc5df0fa23565c3d9fb300868b1abce1bc983&scene=126&sessionid=0

本文介绍了自动驾驶中的多模态三维目标检测技术，强调其在环境感知、准确性提升和复杂场景应对中的优势。同时，文章针对初学者提出了一个详细的教学课程，由华中科技大学的博士专家授课，涵盖了从入门到深入的多模态融合3D检测技术。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

目前自动驾驶的感知解决方案中，存在两大主要路线：一个是纯视觉的路线，即基于BEV感知和单目3D的方法，其主要优点是成本低，代表性的业界公司为Telsa；另一个便是多模态融合感知路线，其主要优点是性能好且系统鲁棒性高，代表性科技公司为Google Waymo。目前而言，这两个方案没有绝对的好坏之分。多模态3D检测由于引入了其它传感器的数据，在性能上相比于纯视觉方案有明显优势，是各大自动驾驶公司研究的热点，都在抢滩落地！偷偷告诉大家，多模态融合岗位也是今年为数不多持续在招人的细分领域~~~

多模态三维目标检测在自动驾驶中扮演着重要的角色，优势非常突出，和视觉方案取长补短：

1. 环境感知能力提升：自动驾驶系统需要准确地感知和理解道路环境，包括检测和跟踪其他车辆、行人、自行车、交通标志等。多模态三维目标检测结合了多个感知模态（如图像、点云、声音等），能够提供更全面、准确的环境感知信息，帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境。

2. 目标检测准确性增强：传统的基于摄像头的二维目标检测容易受到光照、遮挡等因素的影响，可能导致误检或漏检。而多模态三维目标检测结合了多个感知模态的信息，可以提供更多的几何和语义特征，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。这对于自动驾驶系统的安全性和可靠性至关重要。

3. 复杂场景和挑战的应对：自动驾驶面临着各种复杂的驾驶场景和挑战，如夜间驾驶、恶劣天气条件、遮挡物等。多模态三维目标检测技术通过结合多个感知模态的信息，能够克服这些挑战，提供更可靠的目标检测结果。例如，在夜间驾驶中，通过结合红外图像和点云数据，可以有效地检测到障碍物和行人，提高驾驶系统的安全性。

4. 智能决策和规划的支持：多模态三维目标检测为自动驾驶系统提供了更准确的目标信息，有助于系统进行智能决策和规划。通过准确地检测和跟踪周围的车辆、行人和障碍物，自动驾驶系统可以更好地预测它们的行为，并做出相应的决策，如避让、变道、停车等，以确保行驶的安全性和效率。

如何入门学习？

多模态3D融合入门非常困难，在数据和算法层面的理解上难倒了一大帮人！许多同学在刚学习多模态感知算法的时候往往不知道如何下手，大多数人不清楚如何建立不同模态之间的关系，如何选择合适的融合方法以及如何实现高效的融合？

在深入调研大家的需求后，我们选择了行业几乎所有主流多模态三维目标检测算法，其主要包括基于深度学习的前融合，深度特征融合以及后期结果融合三个层面。从0到1为大家详细展开网络结构设计、算法优化、实战等方方面面，内容非常详细，这是国内首门完整的多模态融合3D检测教程，一骑绝尘！最适合刚入门的小白以及需要在业务上从事多模态感知算法的同学，大纲如下:

主讲老师

阡陌，华中科技大学大学在读博士，国内首批研究多模态3D检测的技术专家，深耕自动驾驶算法领域多年。以主要作者（一作/同一/通讯）在TAPMI，ECCV，AAAI，ICRA等计算机视觉或机器人顶级会议发表多篇论文，担任ICCV，TCSVT，AAAI，IJCAI，ICRA, RAL等多个期刊或会议审稿人，Google Sholar引用量600+。在自动驾驶三维目标检测、三维目标跟踪、多模态融合等方面有着丰富的经验。