10.3969/j.issn.1002-0802.2021.12.009
基于注意力和可变形卷积的三维目标检测
针对自动驾驶场景中物体特征信息有限、模板不适应目标几何形变的问题,提出一种通道注意力机制与可变形卷积结合的网络框架.该方法先将点云划分柱体,再编码为伪图像并送入卷积网络层,结合可变形卷积,引入目标形变偏移量,并引入通道注意力增强网络对目标关键信息的提取能力.实验表明该网络框架能够提高车辆及骑行者的检测精度,在二维模式下,3种类别的检测精度均值提高了1.07%,一定程度上解决了原网络框架存在的漏检问题.
自动驾驶;激光雷达;可变形卷积;通道注意力
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;云南省应用基础研究计划
2022-02-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
2637-2643