E2E-MFD: Towards End-to-End Synchronous Multimodal Fusion Detection

📄 arXiv: 2403.09323v4 📥 PDF

作者: Jiaqing Zhang, Mingxiang Cao, Weiying Xie, Jie Lei, Daixun Li, Wenbo Huang, Yunsong Li, Xue Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-14 (更新: 2025-01-27)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出E2E-MFD以解决多模态图像融合与目标检测的复杂训练问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 目标检测 自动驾驶 端到端学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态图像融合与目标检测方法的复杂训练过程限制了其应用，难以实现高效的融合与检测。
  2. E2E-MFD通过端到端的设计，采用同步联合优化策略，简化训练流程，提升融合检测性能。
  3. 在多个公共数据集上的实验结果显示，E2E-MFD在目标检测精度上显著优于现有最先进的方法，取得了显著提升。

📝 摘要（中文）

多模态图像融合和目标检测在自动驾驶中至关重要。尽管现有方法在纹理细节和语义信息的融合上取得了一定进展，但复杂的训练过程限制了其更广泛的应用。为了解决这一挑战，本文提出了一种新颖的端到端算法E2E-MFD，简化了训练过程，并在单一训练阶段内实现了高性能。该方法通过组件间的同步联合优化，避免了与单个任务相关的次优解。此外，E2E-MFD在共享参数的梯度矩阵中实施了全面的优化策略，确保收敛到最佳的融合检测配置。大量公共数据集的测试结果显示，E2E-MFD在图像融合和目标检测方面均表现出色，尤其是在M3FD和DroneVehicle数据集上分别提高了3.9%和2.0%的mAP50。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态图像融合与目标检测中的复杂训练过程问题。现有方法通常需要多个阶段的训练，导致效率低下和性能不稳定。

核心思路：E2E-MFD的核心思路是通过端到端的训练框架，实现多模态数据的同步联合优化，从而简化训练过程并提高性能。这样的设计使得各个组件能够协同工作，避免了单独优化时可能出现的次优解。

技术框架：E2E-MFD的整体架构包括数据输入、特征提取、融合模块和目标检测模块。各模块之间通过共享参数进行连接，确保信息的有效传递和优化。

关键创新：E2E-MFD的主要创新在于其同步联合优化策略和共享参数的全面优化，确保了模型在训练过程中的高效性和最终性能的最优性。这与传统方法的分阶段训练形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，E2E-MFD采用了特定的损失函数来平衡不同任务的优化目标，并在网络结构中引入了共享参数机制，以提高模型的收敛速度和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

E2E-MFD在多个公共数据集上的实验结果显示，其在M3FD和DroneVehicle数据集上分别提高了3.9%和2.0%的mAP50，显著优于现有最先进的方法。这些结果表明E2E-MFD在图像融合和目标检测方面的卓越性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、智能监控和机器人视觉等。通过提高多模态图像融合与目标检测的效率和准确性，E2E-MFD能够为这些领域提供更可靠的技术支持，推动相关应用的发展与普及。

📄 摘要（原文）

Multimodal image fusion and object detection are crucial for autonomous driving. While current methods have advanced the fusion of texture details and semantic information, their complex training processes hinder broader applications. Addressing this challenge, we introduce E2E-MFD, a novel end-to-end algorithm for multimodal fusion detection. E2E-MFD streamlines the process, achieving high performance with a single training phase. It employs synchronous joint optimization across components to avoid suboptimal solutions tied to individual tasks. Furthermore, it implements a comprehensive optimization strategy in the gradient matrix for shared parameters, ensuring convergence to an optimal fusion detection configuration. Our extensive testing on multiple public datasets reveals E2E-MFD's superior capabilities, showcasing not only visually appealing image fusion but also impressive detection outcomes, such as a 3.9% and 2.0% mAP50 increase on horizontal object detection dataset M3FD and oriented object detection dataset DroneVehicle, respectively, compared to state-of-the-art approaches. The code is released at https://github.com/icey-zhang/E2E-MFD.