Multimodale Objekterkennung

Multimodale Objekterkennung erweitert einzelmodale Objektdetektoren durch die gemeinsame Verarbeitung von Signalen aus mehreren Sensortypen – wie RGB-Kameras, Tiefensensoren, LiDAR, Radar oder Textbeschreibungen –, um Objekte mit höherer Genauigkeit und Robustheit als jede einzelne Modalität allein zu lokalisieren und zu klassifizieren. Die Fusion komplementärer Informationen ist das zentrale Entwurfsprinzip.