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基于Tv-SECOND的自动驾驶场景下的3D目标检测
被引量：
1
1
作者
魏海跃
杨奎河
毕江峰
《无线电通信技术》
北大核心
2024年第4期823-830,共8页
针对自动驾驶场景中复杂环境下的3D目标检测任务,特别是远距离和遮挡条件下,为提高模型的检测准确率,在SECOND的基础上提出了Tv-SECOND两阶段算法。该算法提出一种基于Transformer架构的提案框特征提取模块,并在传统体素特征编码基础上...
针对自动驾驶场景中复杂环境下的3D目标检测任务,特别是远距离和遮挡条件下,为提高模型的检测准确率,在SECOND的基础上提出了Tv-SECOND两阶段算法。该算法提出一种基于Transformer架构的提案框特征提取模块,并在传统体素特征编码基础上提出可变形的体素特征编码模块。在KITTI数据集上进行测试,结果显示,所提出的算法相比SECOND在远距离和遮挡严重的情况下分别提高了7.49%、9.72%。同时与其他先进的两阶段方法相比,检测精度有不同程度的提升,证明了Tv-SECOND算法的有效性。新算法能够建立特征之间的依赖关系,聚合周边广域的上下文信息,增强模型的学习推理能力,有效提升了模型在远距离和遮挡的情况下的检测性能。
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关键词
自动驾驶
3D目标检测
TRANSFORMER
SECOND
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题名
基于Tv-SECOND的自动驾驶场景下的3D目标检测
被引量：
1
1
作者
魏海跃
杨奎河
毕江峰
机构
河北科技大学信息科学与工程学院
出处
《无线电通信技术》
北大核心
2024年第4期823-830,共8页
基金
河北省自然科学基金(F2013208105)。
文摘
针对自动驾驶场景中复杂环境下的3D目标检测任务,特别是远距离和遮挡条件下,为提高模型的检测准确率,在SECOND的基础上提出了Tv-SECOND两阶段算法。该算法提出一种基于Transformer架构的提案框特征提取模块,并在传统体素特征编码基础上提出可变形的体素特征编码模块。在KITTI数据集上进行测试,结果显示,所提出的算法相比SECOND在远距离和遮挡严重的情况下分别提高了7.49%、9.72%。同时与其他先进的两阶段方法相比,检测精度有不同程度的提升,证明了Tv-SECOND算法的有效性。新算法能够建立特征之间的依赖关系,聚合周边广域的上下文信息,增强模型的学习推理能力,有效提升了模型在远距离和遮挡的情况下的检测性能。
关键词
自动驾驶
3D目标检测
TRANSFORMER
SECOND
Keywords
autonomous driving
3D object detection
Transformer
SECOND
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Tv-SECOND的自动驾驶场景下的3D目标检测
魏海跃
杨奎河
毕江峰
《无线电通信技术》
北大核心
2024
1
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