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题名基于教师-学生模型的点云目标检测算法
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作者
文峰
石明泽
刘思萌
殷向阳
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机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
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出处
《沈阳理工大学学报》
CAS
2024年第5期49-56,共8页
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基金
国家重点研发计划“社会治理与智慧社会科技支撑”重点专项(2022YFC3302502)。
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文摘
针对现有点云目标检测算法对室外自动驾驶场景中遮挡物体检测精度低的问题,提出一种基于知识蒸馏和注意力增强的点云目标检测算法。以CIA-SSD模型为基础,设计了一种基于教师-学生模型的密集特征生成模块,提出基于交并比匹配策略的密集数据生成方法,将稀疏特征转换为密集特征。密集特征生成模块位于学生模型中,学生模型在教师模型生成的软目标监督训练下,推断出完整的密集目标特征,实现目标特征的补全;在教师模型中设计空间注意力和通道注意力机制,增强密集目标点云,提升特征图的质量。在KITTI数据集上的验证实验结果表明:与SE-SSD模型和CIA-SSD模型相比,本文提出的算法保持了单阶段目标检测速度的优势,同时明显提升了检测精度。
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关键词
点云目标检测
CIA-SSD
教师-学生模型
密集特征模块
注意力机制
交并比匹配策略
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Keywords
point cloud object detection
CIA-SSD
tea cher-student model
dense feature generation module
attention mechanism
intersection over unio n matching strategy
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种机器学习数据集半自动标注方法研究
被引量：6
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作者
吕博
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机构
中国信息通信研究院技术与标准所宽带网络研究部
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出处
《信息通信技术与政策》
2019年第7期44-50,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61671159)资助
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文摘
基于“教师-学生”模型,提出了一种数据集半自动标注方法,解决了监督学习中数据集人工标注工作量大,数据质量不一和专业门槛高的问题。在云端试验中,利用该标注方法,一方面实现了对时钟同步模式分类数据的半自动标注,一方面实现了对数据集的难易程度的自动评估,可用于指导机器学习模型的优化与测评。
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关键词
机器学习
数据标注
“教师-学生”模型
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Keywords
machine learning
data annotation
teacher-student model
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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