数据融合中的不确定性与信息利用研究
1. 噪声下检测模型的性能退化
在数据融合过程中,噪声对检测模型的性能有着显著影响。实验表明,单模态模型受噪声数据的影响严重,且影响程度随噪声干扰程度的增加而增大。
1.1 单模态模型在不同噪声下的性能
| 噪声类型 | 模态 | 类别 | 干净数据 | L1 | L2 | L3 | L4 | L5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 高斯噪声 | RGB | 汽车 | 92.39 | 82.13 | 66.31 | 36.81 | 10.04 | 0.39 |
| 行人 | 69.71 | 41.83 | 21.71 | 6.68 | 0.76 | 0.00 | ||
| 骑行者 |
在数据融合过程中,噪声对检测模型的性能有着显著影响。实验表明,单模态模型受噪声数据的影响严重,且影响程度随噪声干扰程度的增加而增大。
| 噪声类型 | 模态 | 类别 | 干净数据 | L1 | L2 | L3 | L4 | L5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 高斯噪声 | RGB | 汽车 | 92.39 | 82.13 | 66.31 | 36.81 | 10.04 | 0.39 |
| 行人 | 69.71 | 41.83 | 21.71 | 6.68 | 0.76 | 0.00 | ||
| 骑行者 |

被折叠的 条评论
为什么被折叠?