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在多模態大模型（MLLM）時代，特征融合與目標檢測的研究方向正變得愈發關鍵。從紅外與可見光圖像的融合，到語音活動檢測中的特征融合，再到多模態目標檢測中的特征學習，不僅展示了特征融合在不同領域的廣泛應用，也揭示了該方向的創新趨勢。例如，通過引入注意力機制和動態特征融合，可以顯著提升小目標檢測的性能。這些創新點逐漸成為頂會頂刊paper發表熱門方向，如果你對這一領域感興趣，建議從這些創新點入手。
小圖精選了3篇特征融合+目標檢測前沿論文，拆解其思路、創新點。滿滿干貨，點贊收藏不迷路~
Revisiting DETR for Small Object Detection via Noise-Resilient Query Optimization
方法：文章首先構建了一個包含NT-FPN和PS-RPN的NRQO框架，NT-FPN通過空間對比和語義對比來保持特征的空間和語義完整性，PS-RPN則通過引入成對相似性度量，結合位置和形狀相似性來提高錨點與真實框之間的匹配質量，進而生成高質量的正查詢。最終，通過結合NT-FPN和PS-RPN的損失函數對模型進行優化，實現了在小目標檢測任務中的性能提升。
創新點：
提出了噪聲容忍特征金字塔網絡，通過保持空間和語義信息的完整性來減少FPN特征融合過程中的噪聲。
設計了成對相似性區域提議網絡，通過增強錨點與真實框之間的位置和形狀相似性匹配，無需額外超參數即可生成高質量的正查詢。
在多個大規模數據集上驗證了NRQO范式的有效性，與現有最先進的方法相比，展現了其在小目標檢測任務中的優越性能。
總結：這篇文章提出了一種新的噪聲彈性查詢優化范式，用于提升小目標檢測的性能，旨在解決現有基于Transformer的目標檢測器在小目標檢測任務中因特征金字塔網絡的固有噪聲敏感性以及標簽分配策略導致的查詢質量下降而面臨的挑戰。
ATFusion: An Alternate Cross-Attention Transformer Network for?Infrared and Visible Image Fusion
方法：文章首先構建了一個端到端的ATFusion網絡框架，該框架包括特征提取模塊、特征融合模塊和特征重建模塊。在特征融合模塊中，通過DIIM和ACIIM模塊分別提取源圖像的差異特征和公共特征。DIIM利用查詢向量和鍵值向量之間的相似性計算差異信息，而ACIIM則交替使用交叉注意力機制來提取公共信息。最后，通過分段像素損失函數對網絡進行優化，確保融合圖像在保留紋理細節的同時保持亮度平衡。
創新點：
提出了一種差異信息注入模塊（DIIM），通過修改傳統的交叉注意力機制，能夠有效地從源圖像中提取差異信息。
設計了一種交替公共信息注入模塊（ACIIM），基于原始交叉注意力機制交替提取公共信息，以充分挖掘源圖像的共同信息并整合長距離依賴。
提出了一種分段像素損失函數，根據不同像素值的重要性施加不同的約束條件，從而在融合結果中實現紋理細節保留和亮度平衡的良好折衷。
總結：這篇文章提出了一種名為ATFusion的交替交叉注意力Transformer網絡，用于紅外和可見光圖像融合任務，旨在解決現有基于Transformer的融合方法中注意力機制僅提取源圖像的共同信息而忽略差異信息的問題。
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Butter: Frequency Consistency and Hierarchical Fusion for Autonomous Driving Object Detection
方法：文章提出的Butter框架包含三個主要部分：輕量級的Backbone分支，用于提取基礎特征；Neck分支，包含FAFCE組件和PHFFNet模塊，用于優化特征融合和一致性；Head分支，采用四個檢測頭以平衡多任務處理和計算效率。
創新點：
提出了頻率自適應特征一致性增強（FAFCE）組件，通過上下文低頻抑制和高頻增強，優化多尺度特征融合，提高邊界精度。
設計了漸進式層次特征融合網絡（PHFFNet）模塊，逐步整合多層次特征，縮小語義差距，強化層次特征學習。
在保持高檢測精度的同時，模型參數少于1000萬，顯著降低了計算復雜度，提升了模型的可部署性和實時性。
總結：這篇文章聚焦于自動駕駛場景下的目標檢測任務，旨在解決現有檢測模型在特征一致性、多尺度融合以及計算效率方面的局限性，提出了一種新穎的檢測框架Butter，以提升檢測精度和模型的實時性。
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