【FGU3R：一种用于多模态3D物体检测的方法】

文章预览

FGU3R: Fine-Grained Fusion via Unified 3D Representation for Multimodal 3D Object Detection FGU3R是一种用于多模态3D物体检测的方法，主要介绍了以下内容： 1. 问题背景 在自动驾驶领域，多模态3D物体检测引起了广泛关注。然而，现有的多模态检测器在融合三维点云和二维像素时存在维度不匹配的问题，这些问题源于粗略的融合方式，导致了次优的融合效果。 2. 提出的框架 为了克服上述问题，FGU3R框架通过统一的3D表示和细粒度融合来解决维度不匹配的问题。该框架主要包括两个重要组成部分： 2.1 伪原始卷积（Pseudo-Raw Convolution, PRConv） • 功能：PRConv是一个高效的特征提取器，用于处理原始点和伪点数据。 • 机制：PRConv能够同步调节多模态特征，并基于多模态交互在关键点上聚合不同类型的点的特征。 • 实现：通过预训练的深度补全网络将2D图像的深度信息补全， ………………………………