基于双向动态采样和自适应跨模态融合的多模态目标检测方法

《Optics & Laser Technology》：Multimodal object detection method based on bidirectional dynamic sampling and adaptive Cross-Modal fusion

针对RGB-IR多模态目标检测中存在的模态对齐误差与融合不足问题，提出动态通信Transformer（DynaComFormer）框架。通过双向自适应采样模块提升对齐精度，结合跨模态互补融合模块实现深度语义特征互补，实验表明在复杂天气及光照条件下检测性能优于现有方法2%-10%。

　　随着科技的不断进步，多模态图像融合技术在多个领域中展现出越来越重要的应用价值。特别是在目标检测、目标跟踪以及场景分割等任务中，可见光（RGB）与红外（IR）图像的结合被广泛研究。这两种图像模态在感知信息上具有互补性，使得在全天候和复杂环境中能够实现更鲁棒的目标识别。然而，尽管现有的RGB-IR融合方法在提升检测精度方面取得了一定进展，但在模态对齐误差和特征融合不足等方面仍面临挑战，这些问题严重影响了检测系统的性能表现。

为了解决上述问题，本文提出了一种名为“动态通信Transformer”（DynaComFormer）的模型。该模型能够同时解决模态对齐误差和融合精度不足的问题，从而在复杂环境中实现更稳定和准确的目标检测。DynaComFormer模型包含两个核心模块：双向自适应采样模块（BASM）和跨互补融合模块（C2Fusion）。其中，BASM模块通过动态引导的采样策略，提升了不同模态之间的特征对齐精度，同时有效降低了计算复杂度。而C2Fusion模块则利用自注意力机制，建立了两个模态之间的高效信息交互通道，实现了深层语义特征的互补融合。通过实验分析，我们验证了DynaComFormer在复杂环境中的优越性，例如雨天、强光和烟雾等场景，其检测性能优于其他融合算法和非融合算法，提升了2%至10%。

在计算机视觉领域，目标检测作为一项核心技术，被广泛应用于各种实际场景中，包括夜间视频监控、农作物质量评估和海洋环境监测等。近年来，基于深度学习的自动驾驶系统在军事和民用领域均展现出独特的优势和广泛的应用前景。然而，大多数现有方法依赖于可见光成像技术，这使得在复杂环境下的检测面临诸多挑战。尤其是在恶劣天气条件（如雨、雪和雾）以及极端光照条件下（如强光直射和低光夜晚），可见光传感器容易出现性能下降，导致系统识别准确率显著降低。此外，在车辆运行过程中，图像残留可能会引起系统误识别，而在低光条件下，系统更可能将背景误认为目标，导致误检。同时，动态运行过程中相机难以保持稳定性，容易产生模糊图像和边缘不清晰的问题，这使得检测算法难以准确提取目标特征。

为了克服传统可见光目标检测在复杂环境中的性能限制，引入红外成像技术为全天候视觉感知系统提供了新的解决方案。红外探测器在复杂条件下（如夜间、低光照、雨、雪和雾）表现出较强的穿透能力，能够有效捕捉目标的热辐射特征，并清晰勾勒目标轮廓，从而显著提升目标检测的鲁棒性和准确性。此外，红外与可见光图像在数据格式和处理流程上的相似性，进一步降低了多模态数据融合的复杂度和对齐难度。基于这些优势，RGB-IR融合技术展现出广阔的应用前景，并在全天候目标检测中发挥着关键作用。

尽管RGB-IR融合技术具有诸多优势，但在实际应用中仍然面临两个主要挑战。首先是模态对齐误差，即在融合过程中，由于可见光和红外传感器的成像时间、拍摄角度和光学轴难以实时同步，即使使用图像配准算法，配对图像仍可能存在微小的对齐偏差。这种弱对齐现象在融合后的目标检测阶段尤为明显，从而影响检测精度。其次是融合误差，现有融合算法通常基于理想成像条件设计，难以应对极端环境下的挑战。例如，在夜间或雾天等复杂场景中，可见光图像往往因背景过暗而变得模糊，而红外图像虽然能够提供热辐射信息，但缺乏足够的细节。因此，设计一种能够充分利用复杂环境中潜在特征、同时抑制模态间融合误差的高效算法，是实现高性能RGB-IR目标检测的核心技术挑战。

本文提出了一种基于自注意力机制的多模态目标检测方法。首先，根据当前特征动态生成采样偏移，以实现不同模态之间位置信息的自适应建模。随后，引入卷积层计算并调整空间偏差，从而精确控制模态间的空间对齐过程。接着，利用自注意力机制对不同模态的特征进行加权融合，有效提升特征表示能力。最后，输出优化后的特征用于目标检测，从而显著提升检测性能。该方法不仅能够有效解决模态对齐误差和融合误差问题，还在复杂环境中展现出更强的鲁棒性和适应性。

为了进一步解决多模态特征之间的对齐问题，本文提出了BASM模块。该模块对不同模态的特征进行多层次分析，逐步优化模态间的空间特征偏移。通过基于预测结果的动态校准，该设计显著提升了多模态特征的对齐精度。同时，C2Fusion模块实现了对齐与融合的同步进行。该模块利用注意力机制和特征加权策略，动态调整不同模态之间的特征值，有效增强了RGB-IR模态之间的信息一致性。通过这些模块的协同工作，DynaComFormer能够更高效地利用多模态特征，从而提升目标检测的整体性能。

为了验证DynaComFormer框架的有效性，我们基于Cascade R-CNN和S2Net构建了两个多模态目标检测器，并在DroneVehicle数据集和M3FD多光谱行人数据集上进行了系统实验。实验结果表明，所提出的方法在目标检测精度、鲁棒性和泛化能力方面均优于现有方法。特别是在极端光照变化和复杂天气条件下，DynaComFormer展现出良好的稳定性和适应性。此外，我们还通过消融实验进一步分析了各个模块的贡献，验证了跨融合模块和动态校准机制在多模态目标检测中的关键作用。

通过上述研究，我们发现DynaComFormer在解决多模态对齐误差和融合误差方面具有显著优势。在多个数据集上的实验结果表明，该方法在目标检测任务中表现出色，尤其是在复杂环境中，其性能优于其他方法。例如，在DroneVehicle数据集上，我们的方法实现了75.9%的mAP，比基线方法提升了2.3%。在M3FD数据集上，其在IoU阈值为0.5的情况下，整体误检率达到了28.91%。在SMOD数据集上，该方法在所有目标类别中均展现出优越的性能。这些结果不仅验证了DynaComFormer在多模态目标检测中的有效性，也展示了其在实际应用中的广泛潜力。

此外，本文的研究还具有重要的理论和实践意义。在理论层面，DynaComFormer通过引入自注意力机制和动态校准策略，为多模态数据融合提供了一种新的思路。这不仅提升了模型的特征对齐和融合能力，也增强了目标检测的鲁棒性和准确性。在实践层面，该方法能够有效应对复杂环境下的挑战，为自动驾驶、智能监控和安防系统等提供更可靠的技术支持。通过实验验证，我们发现DynaComFormer在多个数据集上均表现出色，其在极端光照和恶劣天气条件下的稳定性尤为突出。

综上所述，本文提出的DynaComFormer模型为多模态目标检测提供了一种新的解决方案。通过BASM模块和C2Fusion模块的协同作用，该模型能够有效解决模态对齐误差和融合精度不足的问题，从而提升目标检测的整体性能。实验结果表明，该方法在多个数据集上均优于现有方法，特别是在复杂环境中展现出更强的适应性和稳定性。未来的研究可以进一步优化模型结构，探索更多应用场景，并结合其他先进的深度学习技术，提升多模态目标检测的性能表现。