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基于点云的自动驾驶下三维目标检测
1
作者
杨咏嘉
钟良琪
闫胜业
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第4期1093-1099,共7页
针对当前三维目标检测算法对行人、骑行人等小目标检测效果不佳的缺点,提出一种改进PV-RCNN的三维目标检测算法。改进关键点下采样方式,通过滤除背景及离群点提高关键点在目标上的命中率;设计多尺度区域建议网络,尺度匹配的特征图提高...
针对当前三维目标检测算法对行人、骑行人等小目标检测效果不佳的缺点,提出一种改进PV-RCNN的三维目标检测算法。改进关键点下采样方式,通过滤除背景及离群点提高关键点在目标上的命中率;设计多尺度区域建议网络,尺度匹配的特征图提高边界框的生成质量;使用加入方向感知的DIoU损失函数优化边界框的回归。实验结果表明,与基准网络相比,算法在KITTI测试集的车辆、行人和骑行人的mAP分别提高了0.77%、6.33%和2.05%,有效提高了网络性能。
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关键词
深度学习
三维目标检测
特征金字塔
原始点云
交并比损失函数
特征融合
点云下采样
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职称材料
题名
基于点云的自动驾驶下三维目标检测
1
作者
杨咏嘉
钟良琪
闫胜业
机构
南京信息工程大学自动化学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第4期1093-1099,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61300163)。
文摘
针对当前三维目标检测算法对行人、骑行人等小目标检测效果不佳的缺点,提出一种改进PV-RCNN的三维目标检测算法。改进关键点下采样方式,通过滤除背景及离群点提高关键点在目标上的命中率;设计多尺度区域建议网络,尺度匹配的特征图提高边界框的生成质量;使用加入方向感知的DIoU损失函数优化边界框的回归。实验结果表明,与基准网络相比,算法在KITTI测试集的车辆、行人和骑行人的mAP分别提高了0.77%、6.33%和2.05%,有效提高了网络性能。
关键词
深度学习
三维目标检测
特征金字塔
原始点云
交并比损失函数
特征融合
点云下采样
Keywords
deep
learning
3D
object
detection
feature
pyramid
network
raw
point
cloud
IoU
loss
feature
fusion
point
cloud
downsampling
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于点云的自动驾驶下三维目标检测
杨咏嘉
钟良琪
闫胜业
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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