基于深度学习的3D目标检测算法研究

康晴; 汤超; 李婧萱; 崔振

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虽然Voxel R-CNN对于3D点云目标检测具有快速性以及对车辆目标检测有较高精度,但对行人以及骑车人目标存在检测精度低的问题。介绍了一种多尺度改进的体素ROI池化方法,并在BEV特征提取网络中引入通道注意力机制,进一步提高算法对于小目标检测的精度。实验结果表明,提出的算法不仅保持了对于车辆检测的较高精度,并且在行人以及骑车人目标检测场景中拥有更高的检测精度。

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来源
《计算机时代》 |2022年第6期|44-48|共5页
作者
康晴; 汤超; 李婧萱; 崔振;
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作者单位

南京理工大学自动化学院;

南京理工大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
3D点云目标检测; 通道注意力; 多尺度; Voxel R-CNN;

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