多模态融合目标检测新SOTA！推理速度提升2.7倍，实现最先进性能

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为解决传统目标检测在复杂环境下效果不佳等问题，研究者们提出了 多模态融合目标检测。 通过整合来自多个传感器的数据，充分利用不同传感器的优点，多模态融合目标检测能够更全面地捕捉目标信息，显著 提高检测的准确性和鲁棒性，以及模型在各种环境条件下的适应能力。 因此，这种深度学习方法逐渐成为了主流，相关的最新研究成果非常丰富。比如Fusion-Mamba，在公共RGB-IR数据集上实现最佳性能；Fully Sparse Fusion，在推理速度上超越SOTA方法2.7倍。 为方便各位理解和复现，我这次整理了 9个 最新的多模态融合目标检测方案 ，已开源的代码都附上了，论文可参考创新点做了简单分析，希望可以给各位带来一些灵感。 扫码添加小享， 回复“ 多模态检测 ” 免费获取 全部论文+ 开源代码 Fusion-Mamba for Cross-modality Object Detection 方法： 论文提出了Fus ………………………………