本研究では、ロバストな多モーダル3Dオブジェクト検出モデルUniBEVを提案している。UniBEVは以下の特徴を持つ:
実験の結果、UniBEVは既存手法であるBEVFusionやMetaBEVと比べて、LiDAR+カメラ、LiDAR単体、カメラ単体の全ての入力条件においてより高い性能を示した。特にカメラ単体の入力に対する性能が大幅に向上しており、UniBEVの特徴整合性の高さが示された。また、チャンネル正規化重み付け融合は単純な平均融合よりも優れており、モダリティ欠落時の性能向上に寄与することが確認された。
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by Shiming Wang... alle arxiv.org 04-04-2024
https://arxiv.org/pdf/2309.14516.pdfDomande più approfondite