基于两级网络的三维目标检测算法

摘要：

文中提出了一种基于激光雷达点云的三维目标检测算法VoxelRCNN(Voxelization Region-Based Convolutional Neu-ral Networks),该算法基于VoxelNet三维目标检测网络算法,将RCNN算法的思想从二维目标检测运用到三维目标检测中.VoxelRCNN算法由两级构成,第一级的目标是用区域提案网络提取候选区域框信息,第二级的目标是对第一级提取的目标检测框进行更精细的修正,以得到更精确的目标检测结果.第一级网络对整个场景的点云进行体素化,对每个体素块提取特征作为卷积神经网络的输入,经过卷积神经网络计算得到最后的特征图,根据特征图对包围盒信息进行回归学习.第二级网络依据第一级提取的候选区域信息以及特征信息,通过池化得到等大特征信息,再次回归学习包围盒信息.在KITTI数据集上的实验结果表明,提出的网络结构是有意义的.

关键词：三维目标检测、体素化、卷积神经网络、区域提案网络、KITTI数据集

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：145-150