論文の概要: mmFUSION: Multimodal Fusion for 3D Objects Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04058v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 15:11:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 14:57:07.760180
• Title: mmFUSION: Multimodal Fusion for 3D Objects Detection
• Title（参考訳）: mmFUSION:3Dオブジェクト検出のためのマルチモーダルフュージョン
• Authors: Javed Ahmad and Alessio Del Bue
• Abstract要約: マルチセンサー融合は、自動運転システムにおける正確な3次元物体検出に不可欠である。 本稿では,これらの課題を克服するために,新たな中間レベルマルチモーダル融合手法を提案する。 mmdetection3Dプロジェクトプラグインのコードは近く公開される予定だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.401155770778757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-sensor fusion is essential for accurate 3D object detection in self-driving systems. Camera and LiDAR are the most commonly used sensors, and usually, their fusion happens at the early or late stages of 3D detectors with the help of regions of interest (RoIs). On the other hand, fusion at the intermediate level is more adaptive because it does not need RoIs from modalities but is complex as the features of both modalities are presented from different points of view. In this paper, we propose a new intermediate-level multi-modal fusion (mmFUSION) approach to overcome these challenges. First, the mmFUSION uses separate encoders for each modality to compute features at a desired lower space volume. Second, these features are fused through cross-modality and multi-modality attention mechanisms proposed in mmFUSION. The mmFUSION framework preserves multi-modal information and learns to complement modalities' deficiencies through attention weights. The strong multi-modal features from the mmFUSION framework are fed to a simple 3D detection head for 3D predictions. We evaluate mmFUSION on the KITTI and NuScenes dataset where it performs better than available early, intermediate, late, and even two-stage based fusion schemes. The code with the mmdetection3D project plugin will be publicly available soon.
• Abstract（参考訳）: マルチセンサー融合は、自動運転システムにおける正確な3次元物体検出に不可欠である。 カメラとLiDARは最もよく使われるセンサーであり、通常は関心のある領域(RoI)の助けを借りて3D検出器の初期段階または後期に融合する。 一方、中間レベルでの融合は、モダリティからroisを必要とせず、異なる視点から両方のモダリティの特徴が提示されるため複雑であるため、より適応的である。 本稿では,これらの課題を克服するための新しい中間レベルマルチモーダル融合(mmFUSION)手法を提案する。 第一に、mmFUSIONは各モードごとに異なるエンコーダを使用して、所望の低い空間体積で特徴を計算する。 第二に、これらの特徴はmmFUSIONで提案されたクロスモダリティおよびマルチモダリティアテンション機構を通じて融合される。 mmFUSIONフレームワークはマルチモーダル情報を保存し、注意重みを通してモダリティの欠陥を補完することを学ぶ。 mmFUSIONフレームワークの強力なマルチモーダル機能は、単純な3次元検出ヘッドに供給され、3次元予測を行う。 KITTI と NuScenes のデータセット上で mmFUSION を評価し,早期,中期,後期,さらには2段階の融合方式よりも優れた性能を示した。 mmdetection3dプロジェクトプラグインのコードは近く公開される予定だ。

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