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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,431 - 1,434 (4page)
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object detection is a widely used task in autonomous driving. In a real-world scenario, the object detection algorithm is strictly required to reliably operate in changing environments (i.e., weather, illumination, and seasonal changes to name a few) To overcome this problem, we propose a multi modal object detection model that utilizes both RGB and Infrared(IR) image. In particular, window attention mechanism is used to clearly derive the correlation between the two modalities. Feature map generated by each branch are fed into the transformer block. The transformer block generates attention maps by considering correlation between RGB and IR images, and they are used to refine features from each modality. Through this, we developed a transformer that attention map the location of objects using feature maps from each modality. Experimental results show that the proposed method is superior to previous method quantitatively and qualitatively.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 멀티 모달 객체 탐지
Ⅲ. 실험 방법 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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