在计算机视觉领域，特征融合与目标检测的结合正推动着技术的飞速发展。最新研究通过将多尺度特征融合、跨模态信息整合以及注意力机制等创新方法融入目标检测框架，显著提升了模型在复杂场景下的识别精度和鲁棒性。多尺度特征融合能够捕捉从局部细节到全局结构的丰富信息，而跨模态特征融合则进一步增强了模型对不同数据类型的理解能力。此外，引入注意力机制可以有效突出关键特征，减少噪声干扰。

这些创新不仅在自动驾驶、安防监控等实际应用中展现出巨大潜力，也为未来目标检测技术的发展提供了新的方向和思路。我整理了10篇关于【特征融合与目标检测】的相关论文，全部论文PDF版，工中号 沃的顶会 回复“特征目标”领取。

Multi-scale Feature Fusion with Point Pyramid for 3D Object Detection

文章解析 

本文提出了一种名为Point Pyramid RCNN (POP-RCNN) 的新型两阶段框架，用于处理LiDAR点云数据中的3D目标检测问题。

该方法通过设计Point Pyramid Feature Enhancement (PPFE)模块，在不同空间尺度和语义深度之间建立信息交互，有效解决了点云数据稀疏性和分布不平衡带来的挑战。此外，引入了距离感知密度置信度评分（DADCS）机制，以增强分类置信度。

实验表明，POP-RCNN在KITTI和Waymo Open Dataset上均取得了显著性能提升，尤其是在远距离目标检测方面。

创新点 

提出了Point Pyramid Pooling (POP-Pool) 和 Point Pyramid Fusion (POP-Fuse) 模块，实现跨空间尺度和语义深度的信息交互。

设计了Point Pyramid Feature Enhancement (PPFE) 模块，有效融合多尺度特征，缓解点分布不平衡问题。

引入了距离感知密度置信度评分（DADCS）机制，为分类提供额外指导。

提出的POP-RCNN框架可广泛应用于各种两阶段检测器，并显著提升现有模型的检测精度。

在KITTI和Waymo数据集上的实验证明了方法的有效性，特别是在远距离目标检测中表现优异。

研究方法 

采用3D体素主干网络结合金字塔结构进行特征提取与增强。

在第一阶段生成区域建议后，使用POP-Pool模块从多个尺度收集特征。

通过POP-Fuse模块构建蜘蛛网状连接，利用点特定的三近邻插值（3NN）实现特征对齐。

整合DADCS机制以调整分类置信度，提升远距离目标检测效果。

将POP-RCNN集成到现有的两阶段检测器如Voxel-RCNN和PV-RCNN中进行性能评估。

研究结论 

POP-RCNN在KITTI和Waymo数据集上均优于现有方法，特别是在车辆、行人和骑行者类别的远距离检测中。

POP-Pool和POP-Fuse模块能够有效缓解点云数据的稀疏性和分布不均衡问题。

提出的PPFE模块提升了特征表达能力，增强了模型鲁棒性。

该方法具有良好的通用性，适用于多种两阶段检测架构。

研究结果证明了特征金字塔结构在3D目标检测任务中的有效性，特别是在复杂交通场景下的应用潜力。

DRRNet：Macro–Micro Feature Fusion and Dual Reverse Refinement for Camouflaged Object Detection

文章解析 

本文提出了一种新的伪装目标检测（COD）框架——DRRNet，旨在解决目标与背景在颜色、纹理和形状上高度相似带来的挑战。

该框架通过结合全局语义信息和局部细节特征，并引入双逆向优化模块，有效抑制了背景干扰并增强了目标边界的连续性。实验表明，DRRNet在多个基准数据集上显著优于现有方法。

创新点 

设计了Omni-Context Module (OCM) 和 Micro Detail Module (MDM)，实现全局上下文与微观细节的互补表示。

提出了Macro-Micro Fusion (MMF) 模块，在空间域和频率域联合建模并优化特征融合。

引入Dual Reverse Refinement Module (DRRM)，通过两阶段的空间边缘先验校准和频率域噪声抑制提升分割精度。

采用Global Rough Decoder (GRD) 快速解码全局信息，为后续精细优化提供基础。

研究方法 

使用Transformer作为主干网络提取多尺度特征。

通过OCM模块提取多尺度全局上下文信息，通过MDM模块挖掘局部细节特征。

在MMF模块中进行跨尺度特征融合，并结合卷积降维和门控卷积进一步优化。

利用GRD模块生成初始粗糙预测图。

通过DRRM模块进行两轮反向优化，分别处理空间域边缘和频率域噪声。

研究结论 

DRRNet在多个COD基准数据集上均取得优于当前最先进方法的表现。

所提方法有效解决了传统模型在边界模糊和背景干扰上的不足。

通过创新性的宏-微特征融合与双逆向优化机制，显著提升了伪装目标的检测精度。

提出的模块化设计为未来COD研究提供了可扩展的技术路径。