AMFD: 自适应多模态融合的多光谱行人检测
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。多光谱行人检测中,采用自适应模态融合蒸馏(AMFD)框架,可有效利用原始模态特征,通过模态提取对齐模块提供学生网络的学习权重,进而独立于教师网络获得最佳融合策略,并在 KAIST、LLVIP 和 SMOD 数据集上实验证明了该方法在降低漏检率和提高平均精度方面优于现有最先进方法。
自主驾驶中的多模态图像融合和目标检测对于实际工业部署很重要。研究人员提出了一种新的端到端多模态融合检测算法EfficientMFD,只需一次训练步骤即可展现出良好性能。在多个公开数据集上测试表明,该算法在融合效果和检测性能上优于其他最新方法。