論文の概要: PEFT-DML: Parameter-Efficient Fine-Tuning Deep Metric Learning for Robust Multi-Modal 3D Object Detection in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00060v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 03:07:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.029143
• Title: PEFT-DML: Parameter-Efficient Fine-Tuning Deep Metric Learning for Robust Multi-Modal 3D Object Detection in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: PEFT-DML: 自律運転におけるロバストなマルチモーダル3次元物体検出のためのパラメータ効率の良い微調整深度学習
• Authors: Abdolazim Rezaei, Mehdi Sookhak,
• Abstract要約: PEFT-DMLは、自律運転における堅牢な3次元物体検出のためのパラメータ効率の高いディープラーニングフレームワークである。 Low-Rank Adaptation (LoRA)とアダプタ層を統合することで、PEFT-DMLはトレーニング効率が大幅に向上する。 ベンチマーク nuScenes の実験では精度が優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.979731979071071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study introduces PEFT-DML, a parameter-efficient deep metric learning framework for robust multi-modal 3D object detection in autonomous driving. Unlike conventional models that assume fixed sensor availability, PEFT-DML maps diverse modalities (LiDAR, radar, camera, IMU, GNSS) into a shared latent space, enabling reliable detection even under sensor dropout or unseen modality class combinations. By integrating Low-Rank Adaptation (LoRA) and adapter layers, PEFT-DML achieves significant training efficiency while enhancing robustness to fast motion, weather variability, and domain shifts. Experiments on benchmarks nuScenes demonstrate superior accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,自律運転における頑健なマルチモーダル3次元物体検出のためのパラメータ効率の高い深度学習フレームワークPEFT-DMLを紹介する。 センサーの可用性を仮定する従来のモデルとは異なり、PEFT-DMLは様々なモダリティ(LiDAR、レーダー、カメラ、IMU、GNSS)を共有潜在空間にマッピングし、センサーのドロップアウトや見えないモダリティのクラスの組み合わせでも信頼性の高い検出を可能にする。 Low-Rank Adaptation (LoRA) とアダプタ層を統合することで、PEFT-DMLは高速動作、気象変動、ドメインシフトに対する堅牢性を高めながら、トレーニング効率を大幅に向上する。 ベンチマーク nuScenes の実験では精度が優れている。

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