币界网报道：据站长之家 1 月 10 日报道，日本立命馆大学的 Hiroyuki Tomiyama 教授领导的研究团队最近开发了一种名为“Dynamic Point-Pixel Feature Alignment Network”（DPPFA−Net）的 AI 创新模型，旨在解决 3D 物体检测中对小目标检测困难的问题。该模型采用了多模态方法，巧妙地结合了 3D LiDAR 数据和 2D 图像，以在恶劣天气条件下提高性能。据悉，DPPFA−Net 在 KITTI Vision Benchmark 测试中表现优异，平均精度在不同噪声条件下提高了高达 7.18%，对多模态噪声环境的鲁棒性使其达到了新的技术水平。