基于改进PV-RCNN的3D目标检测算法实验研究

摘要：

3D目标检测结合了深度信息,能够提供目标的位置、方向和大小等空间场景信息,在自动驾驶和机器人领域发展迅速.针对PV-RCNN在3D目标检测时不能够充分适应不同的物体尺度、不同的点云密度、部分变形和杂波等问题,对3D目标检测的任务进行实验研究.通过加入自适应可变形卷积、上下文融合模块和Gumbel Subset Sampling模块来训练层级特征,使得编码关键点自适应地朝着最具有判别和代表性的特征对齐,提高提案框回归精度.实验结果表明,改进后的PV-RCNN 3D目标检测精度得到了提升,尤其是在远距离物体识别和检测方面.

关键词：3D检测、PV-RCNN、自适应可变形卷积、上下文融合模块

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;黑龙江省科学基金项目;中央高校基金

在线出版日期：2022-04-02（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：23-28