論文の概要: Multimodal Object Detection via Bayesian Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02904v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 04:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 12:51:43.831559
• Title: Multimodal Object Detection via Bayesian Fusion
• Title（参考訳）: ベイズ核融合によるマルチモーダル物体検出
• Authors: Yi-Ting Chen, Jinghao Shi, Christoph Mertz, Shu Kong, Deva Ramanan
• Abstract要約: 我々は、RGBとサーマルカメラでマルチモーダルオブジェクト検出を研究します。後者は照明不良下ではるかに強力なオブジェクトシグネチャを提供することができます。 我々の重要な貢献は、異なるモードのボックス検出を融合する非学習遅延融合法である。 このアプローチは、整列(KAIST)と非整列(FLIR)のマルチモーダルセンサーデータを含むベンチマークに適用されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.31437166291557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection with multimodal inputs can improve many safety-critical perception systems such as autonomous vehicles (AVs). Motivated by AVs that operate in both day and night, we study multimodal object detection with RGB and thermal cameras, since the latter can provide much stronger object signatures under poor illumination. We explore strategies for fusing information from different modalities. Our key contribution is a non-learned late-fusion method that fuses together bounding box detections from different modalities via a simple probabilistic model derived from first principles. Our simple approach, which we call Bayesian Fusion, is readily derived from conditional independence assumptions across different modalities. We apply our approach to benchmarks containing both aligned (KAIST) and unaligned (FLIR) multimodal sensor data. Our Bayesian Fusion outperforms prior work by more than 13% in relative performance.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル入力による物体検出は、自動運転車(AV)のような多くの安全クリティカルな認識システムを改善することができる。 RGBとサーマルカメラを用いたマルチモーダル物体検出は, 日と夜の両方で動作するAVによって動機付けられ, 後者は照明不良下でより強力な物体シグネチャを提供することができるため, マルチモーダル物体検出について検討した。 異なるモダリティから情報を融合するための戦略を探る。 我々の重要な貢献は、第一原理から導かれる単純な確率モデルを通じて、異なるモードからの境界ボックス検出を融合する非学習遅延融合法である。 我々の単純なアプローチはベイズ核融合と呼ばれ、異なるモダリティの条件付き独立性仮定から容易に導かれる。 本手法は, 整列型(KAIST)と非整列型(FLIR)の両センサデータを含むベンチマークに適用する。 ベイジアン・フュージョンは、これまでの業績を13%以上上回っている。

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