論文の概要: MMDR: A Result Feature Fusion Object Detection Approach for Autonomous System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09609v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 12:28:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 14:31:08.164685
• Title: MMDR: A Result Feature Fusion Object Detection Approach for Autonomous System
• Title（参考訳）: MMDR:自律システムのための特徴量融合物体検出手法
• Authors: Wendong Zhang
• Abstract要約: 提案手法は,MMDR (Multi-Modal Detector based based Result features) と呼ばれ,2次元と3次元の両方のオブジェクト検出タスクで動作するように設計されている。 MMDRモデルは、機能融合の段階で、浅いグローバルな特徴を取り入れ、背景情報を知覚する能力を持つモデルを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.499393552545591
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection has been extensively utilized in autonomous systems in recent years, encompassing both 2D and 3D object detection. Recent research in this field has primarily centered around multimodal approaches for addressing this issue.In this paper, a multimodal fusion approach based on result feature-level fusion is proposed. This method utilizes the outcome features generated from single modality sources, and fuses them for downstream tasks.Based on this method, a new post-fusing network is proposed for multimodal object detection, which leverages the single modality outcomes as features. The proposed approach, called Multi-Modal Detector based on Result features (MMDR), is designed to work for both 2D and 3D object detection tasks. Compared to previous multimodal models, the proposed approach in this paper performs feature fusion at a later stage, enabling better representation of the deep-level features of single modality sources. Additionally, the MMDR model incorporates shallow global features during the feature fusion stage, endowing the model with the ability to perceive background information and the overall input, thereby avoiding issues such as missed detections.
• Abstract（参考訳）: 近年、物体検出は2次元と3次元の両方の物体検出を含む自律システムで広く利用されている。 本稿では,近年のマルチモーダル・フュージョン・アプローチを中心に,結果特徴量融合に基づくマルチモーダル・フュージョン・アプローチを提案する。 本手法では,単一モダリティ源から生成した結果特徴を下流タスクに融合し,単一モダリティ結果を特徴として利用するマルチモダリティ物体検出のための新しいポストファンディングネットワークを提案する。 提案手法は,MMDR (Multi-Modal Detector based based Result features) と呼ばれ,2次元と3次元の両方のオブジェクト検出タスクで動作するように設計されている。 従来のマルチモーダルモデルと比較して,本論文で提案するアプローチは後段の機能融合を行い,単一モダリティ源の深層特徴をよりよく表現することを可能にする。 さらにmmdrモデルは、機能融合の段階で浅いグローバル機能を取り入れ、背景情報や全体的な入力を知覚する機能をモデルに内在させ、ミス検出などの問題を回避している。

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