乖乖，太能打了！多模态融合目标检测新SOTA性能起飞！

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原创最新推荐文章于 2026-07-12 15:04:35 发布 1.6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【论文阅读 | CVPR 2024 |Fusion-Mamba ：用于跨模态目标检测】跨模态融合通过有效整合不同模态的互补信息，显著提升了目标检测性能，使其在更广泛的应用场景中更具实用性和鲁棒性。现有融合策略通常通过精心设计的神经网络模块来结合不同类型的图像或融合不同主干特征。然而，这些方法忽视了模态差异对跨模态融合性能的影响 —— 由于不同模态的相机焦距、位置和角度差异，其特征难以有效融合。本文中，基于改进的 Mamba 与门控机制，通过在隐藏状态空间中关联跨模态特征来研究跨模态融合。我们设计了Fusion-Mamba 模块FMB。阅读详情

为解决传统目标检测在复杂环境下效果不佳等问题，研究者们提出了多模态融合目标检测。

通过整合来自多个传感器的数据，充分利用不同传感器的优点，多模态融合目标检测能够更全面地捕捉目标信息，显著提高检测的准确性和鲁棒性，以及模型在各种环境条件下的适应能力。

因此，这种深度学习方法逐渐成为了主流，相关的最新研究成果非常丰富。比如Fusion-Mamba，在公共RGB-IR数据集上实现最佳性能；Fully Sparse Fusion，在推理速度上超越SOTA方法2.7倍。

Fusion-Mamba for Cross-modality Object Detection

**方法：**论文提出了Fusion-Mamba，用于改善不同模态之间的目标检测性能。具体来说，该方法通过在隐状态空间中关联跨模态特征来进行融合，并通过改进的Mamba和门控机制来减少跨模态特征之间的差异，增强融合特征的表示一致性。

创新点：

作者引入了一种名为Fusion-Mamba的新方法，该方法首次利用Mamba进行多模态特征融合。在Fusion-Mamba中，作者设计了两个模块：SSCS模块用于浅层特征融合，DSSF模块用于在隐藏状态空间中进行深层特征融合。通过这两个模块，Fusion-Mamba方法能够减小模态之间的差异，并提高特征融合的一致性和表达能力。
作者引入了一种名为2D选择性扫描机制，用于解决二维视觉数据和一维语言序列之间的不兼容性。SS2D机制通过将图像补丁沿四个不同方向进行扩展，生成四个独立的序列，并利用这些序列建立全局感受野。这种选择性扫描机制能够在不增加计算复杂度的情况下，捕获潜在的相关性，从而建立全面的全局感受野。

Fully Sparse Fusion for 3D Object Detection

**方法：**本文提出了一种名为Fully Sparse Fusion（FSF）的多模态全稀疏感知框架。该框架通过实例级别融合，将图像信息与LiDAR信息无缝集成，解决了LiDAR-only全稀疏检测器的局限性。FSF框架主要包括双模态实例生成模块和双模态实例预测模块，以及一种双模态实例标签分配策略。

创新点：

FSF是一种全稀疏的多模态感知框架，通过实例级融合而不引入任何密集的BEV特征图。
FSF无缝集成了2D实例分割和3D实例分割，通过双模态实例生成和双模态基于实例的预测，充分发挥了两个领域的优势。
FSF在nuScenes数据集、Waymo Open Dataset和Argoverse2数据集中实现了最先进的性能。特别是在Argoverse2数据集中的长距离检测中，FSF比之前最先进的多模态检测器快2.7倍。

Is-fusion: Instance-scene collaborative fusion for multimodal 3d object detection

**方法：**论文提出一种创新的多模态融合框架IS-FUSION，用于多模态三维物体检测，通过联合建模多模态实例级和场景级上下文，并有效地增强BEV表示，实现了在竞争性nuScenes基准上的卓越性能，超过了所有现有的3D检测算法。

创新点：

IS-FUSION引入了HSF模块和IGF模块，这两个模块能够捕捉到实例级别和场景级别的多模态信息，并且通过增强两者之间的协作来改善BEV表示。
IS-FUSION的HSF模块采用了Point-to-Grid和Grid-to-Region transformer attentions来分层提取多模态特征，并能够在不同的粒度上捕捉到场景的上下文信息。IGF模块则通过挖掘实例候选对象、探索实例之间的关系以及聚合局部多模态上下文来增强场景特征，从而获得实例感知的BEV表示。

Transformer-Based Optimized Multimodal Fusion for 3D Object Detection in Autonomous Driving

**方法：**论文介绍了一个基于多模态融合的三维物体检测模型，通过使用体素作为统一的表示方法。研究利用自注意力和交叉注意力机制的Transformer解码器来提高检测性能，并证明了将多分辨率注意力模块和离散小波变换/反离散小波变换(DWT/IDWT)集成到主干网络中可以改善模型性能。

创新点：

开发了一种多模态融合模型，利用体素作为统一的表示方法，提高了三维物体检测的性能。
使用Transformer解码器通过自注意力和交叉注意力机制来增强检测性能，实现了全局交互。
利用剪枝和量化等网络优化技术，显著减少了内存和计算资源的需求，提高了模型的效率和性能。

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