作者的目标是通过将2D目标检测的先进Neck设计集成到3D目标检测的模型架构中来缩小这一差距,例如使用改进的多级特征融合的BiFPN或使用在单个特征级别上具有多个扩展率的卷积的ASPP。 3.3、Detection Head 在SECOND和PointPillars的开创性工作中,使用基于Anchor的检测头来预先定义头部输入特征图上每个位置的轴对齐Anchor。取而...
这种方法简单而高效，能够适应自动驾驶中的车载和非车载应用需求。在相关方法部分，文章分析了基于激光雷达的三维目标检测的主流方法，包括基于点、网格和混合表示。基于网格的方法，如VoxelNet和PointPillars，因其运行时效率和接近2D目标检测而受到关注。然而，人们普遍认为基于网格的方法可能在细粒度信息的保留...
摘要 现有的点云目标检测方法虽然层出不穷,但主要以提升检测精度为主,检测效率较低,很难满足实际应用时的实时性需求。PointPillars[1]方法通过一种创新的点云特征处理方法,明显提升了点云目标检测的速度,为工业界的实际应...展开更多 Although the existing point cloud object detection methods are constantly being...
其次,基于卷积块注意力模块(CBAM)改进骨干网络结构,提出全新的轻量化通道注意力模块Tiny-CAM和可变形空间注意力模块Deformable-SAM,构建Multi-CBAM骨干网络,提升网络特征提取及特征融合能力.在KITTI数据集以及非公开车库点云数据集上进行验证,实验结果表明,与原网络相比,改进PointPillars方法具有更高的检测精度,平均检测...
1.基于改进欧式聚类的三维激光雷达点云目标分割方法2.基于激光雷达点云的车辆目标检测算法改进研究3.基于特征融合的改进型PointPillar点云目标检测4.基于注意力机制的改进PointPillars三维目标检测5.基于PointPillars改进的点云目标检测算法 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...