目前又efficientnet的2dbackbone，pillar用作3dbackbone，fda用于将2d3d特征信息融合进行多模态目标检测

感谢您的提问。关于您提到的efficientnet的2dbackbone、pillar用作3dbackbone以及fda用于将2d3d特征信息融合进行多模态目标检测，这是一种应用深度学习技术进行目标检测的方法，其中efficientnet是一种高效的卷积神经网络模型，可用于2D图像的特征提取，pillar则是一种用于3D点云数据处理的网络模型，可用于3D物体的特征提取，而fda则是一种用于将2D和3D特征信息进行融合的方法，可用于多模态目标检测。此方法可以有效地提高目标检测的准确性和效率。

相关问题

EfficientNet用于2dbackbone，pillar用于3dbackbone，fda用于2d与3d特征融合，进行多模态融合目标检测

是的，您所提到的方案是一种常见的多模态融合目标检测方案。其中，EfficientNet可以用作2D图像的骨干网络，Pillar可以用作3D点云的骨干网络，最后使用FDA（Feature Domain Adaptation，特征域自适应）技术将2D和3D特征进行融合，以提高模型的性能和准确性。这种方案在多模态目标检测任务中被广泛使用，并且已经在许多研究中取得了良好的表现。同时，也有其他的多模态融合方案可以用于多模态目标检测，具体选择需要根据具体的任务和数据集进行评估和比较。

目前有做过EfficientNet用于2dbackbone，pillar用于3dbackbone，fda用于2d与3d特征融合，进行多模态融合目标检测

是的，目前已经有一些研究将EfficientNet用于2D图像的骨干网络，Pillar用于3D点云的骨干网络，并使用FDA技术将2D和3D特征进行融合，以实现多模态融合目标检测。例如，2020年的一篇论文"3D-MPA: Multi-Proposal Aggregation for 3D Object Detection"中就提出了一种基于EfficientNet和Pillar网络的多模态3D目标检测方法，该方法在KITTI数据集上取得了很好的性能。此外，还有一些其他的相关研究，表明这种方案在多模态目标检测任务中具有很大的潜力。