多模态融合：突破传统目标检测界限

导言

计算机视觉领域近年来取得了显著进展，目标检测技术更是风靡一时。然而，传统目标检测方法主要依赖于单一模态，如RGB图像，这限制了它们在复杂场景下的泛化能力和鲁棒性。

为了克服这些挑战，研究人员转向多模态目标检测，该方法融合了来自不同模态（如RGB图像、深度数据和热敏图像）的信息。然而，如何有效地融合这些异构数据仍是一个悬而未决的问题。

本文重点介绍了ECCV 2022会议上提出的ProbEn（基于概率融合），一种多模态目标检测框架，它利用概率融合技术将不同模态的检测概率融合起来。这种方法在多模态目标检测基准上取得了最先进的性能，表明了多模态融合在突破传统目标检测界限方面的潜力。

多模态目标检测：机遇与挑战

传统目标检测方法主要依靠RGB图像作为输入，尽管它们取得了成功，但它们在处理遮挡、照明变化和复杂背景等情况时仍然面临挑战。

多模态目标检测通过融合来自不同模态（如深度数据、热敏图像和激光雷达数据）的信息来应对这些挑战。不同模态提供了互补的信息，这可以增强对目标的外观、形状和位置的理解。

然而，多模态目标检测也带来了新的挑战，包括：

• 异构数据融合： 来自不同模态的数据通常具有不同的格式、分辨率和噪声水平，融合这些数据需要先进的技术。
• 特征提取： 不同模态中的特征具有不同的含义，需要为每个模态开发专门的特征提取器。
• 模型训练： 训练多模态目标检测模型需要大量带注释的数据，这可能既耗时又昂贵。

ProbEn：基于概率融合的多模态目标检测

ProbEn框架旨在通过概率融合技术有效地解决多模态目标检测中的挑战。该框架包括三个主要模块：

• 模态特定分支： 这些分支为每个模态提取特定于模态的特征。例如，RGB分支提取RGB图像的视觉特征，而热敏分支提取热敏图像的热特征。
• 特征融合模块： 该模块融合来自不同模态的特征，同时保留它们的互补信息。ProbEn使用基于概率融合的创新策略，将不同模态的检测概率融合起来。
• 检测头： 该模块基于融合的特征执行最终的检测，生成边界框和置信度分数。

ProbEn的概率融合策略通过计算每个模态的检测概率之和来融合不同模态的检测结果。这种方法简单而有效，可以显着提高目标检测的准确性和鲁棒性。

实验结果

ProbEn在多模态目标检测基准上进行了广泛的评估，包括KITTI和Cityscapes数据集。结果表明ProbEn在所有指标上都优于现有方法，包括平均精度（AP）和召回率。

在KITTI数据集上，ProbEn的AP达到了58.3%，比现有的最先进方法高出2.5%。在Cityscapes数据集上，ProbEn的AP达到了33.2%，比现有的最先进方法高出1.7%。

结论

多模态目标检测通过融合来自不同模态的信息来突破传统目标检测的界限。ProbEn框架通过其创新的概率融合技术提供了一种有效的多模态目标检测方法。在多模态目标检测基准上的出色性能表明了ProbEn在复杂场景中提高目标检测准确性和鲁棒性的潜力。

随着多模态数据变得越来越普遍，我们预计多模态目标检测将在未来发挥越来越重要的作用。ProbEn为该领域的研究和应用提供了坚实的基础，并有望推动计算机视觉和人工智能的进一步进步。