論文の概要: AG-Fusion: adaptive gated multimodal fusion for 3d object detection in complex scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23151v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 09:26:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.509384
• Title: AG-Fusion: adaptive gated multimodal fusion for 3d object detection in complex scenes
• Title（参考訳）: AG-Fusion:複雑なシーンにおける3次元物体検出のための適応ゲート多モード融合
• Authors: Sixian Liu, Chen Xu, Qiang Wang, Donghai Shi, Yiwen Li,
• Abstract要約: 本稿では,複雑なシーンにおけるロバスト検出のための信頼性の高いパターンを同定し,モーダル間知識を選択的に統合する新しい適応Gated Fusion手法を提案する。 本研究では,複雑な条件下での性能をベンチマークするために,エクスカベータ3D (E3D) という新しいデータセットを構築した。 提案手法は,標準のKITTIデータセットにおいて93.92%の精度で競合性能を達成するだけでなく,難易度の高いE3Dデータセットにおいて,ベースラインを24.88%上回り,複雑な産業シーンにおける信頼性の低いモーダル情報に対して優れたロバスト性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.761344182094574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal camera-LiDAR fusion technology has found extensive application in 3D object detection, demonstrating encouraging performance. However, existing methods exhibit significant performance degradation in challenging scenarios characterized by sensor degradation or environmental disturbances. We propose a novel Adaptive Gated Fusion (AG-Fusion) approach that selectively integrates cross-modal knowledge by identifying reliable patterns for robust detection in complex scenes. Specifically, we first project features from each modality into a unified BEV space and enhance them using a window-based attention mechanism. Subsequently, an adaptive gated fusion module based on cross-modal attention is designed to integrate these features into reliable BEV representations robust to challenging environments. Furthermore, we construct a new dataset named Excavator3D (E3D) focusing on challenging excavator operation scenarios to benchmark performance in complex conditions. Our method not only achieves competitive performance on the standard KITTI dataset with 93.92% accuracy, but also significantly outperforms the baseline by 24.88% on the challenging E3D dataset, demonstrating superior robustness to unreliable modal information in complex industrial scenes.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルカメラ-LiDAR融合技術は3次元物体検出に広範囲に応用され、高い性能を示す。 しかし,既存手法はセンサ劣化や環境障害を特徴とする難易度シナリオにおいて,著しい性能劣化を示す。 本稿では,複雑なシーンにおけるロバスト検出のための信頼性パターンを同定し,モダル間知識を選択的に統合する新しいAdaptive Gated Fusion(AG-Fusion)手法を提案する。 具体的には、まず、各モードから統合されたBEV空間に特徴を投影し、ウィンドウベースのアテンション機構を用いてそれらを強化する。 その後、相互注意に基づく適応ゲート融合モジュールは、これらの機能を困難な環境に対して堅牢な信頼性のあるBEV表現に統合するように設計されている。 さらに,複雑な条件下での性能をベンチマークするために,エクスカベータ3D (E3D) という新しいデータセットを構築した。 提案手法は,標準のKITTIデータセットにおいて93.92%の精度で競合性能を達成するだけでなく,難易度の高いE3Dデータセットにおいて,ベースラインを24.88%上回り,複雑な産業シーンにおける信頼性の低いモーダル情報に対して優れたロバスト性を示す。

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