Une équipe de recherche japonaise a mis au point un nouveau modèle d’IA, DPPFA−Net, capable de détecter avec précision la présence de petits objets 3D

Une équipe de recherche dirigée par le professeur Hiroyuki Tomiyama de l’Université Ritsumeikan au Japon a récemment développé un modèle d’IA innovant appelé Dynamic Point-Pixel Feature Alignment Network (DPPFA−Net), qui vise à résoudre le problème de la détection difficile de petits objets dans la détection d’objets 3D. Le modèle utilise une approche multimodale, combinant intelligemment des données LiDAR 3D et des images 2D pour améliorer les performances dans des conditions météorologiques défavorables.

Il est rapporté que DPPFA−Net a obtenu de bons résultats dans le test KITTI Vision Benchmark, avec une amélioration moyenne de la précision allant jusqu’à 7,18 % dans différentes conditions de bruit, et sa robustesse aux environnements sonores multimodaux l’a amené à un nouveau niveau de technologie.