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基于ConvNeXt和可变形交叉注意力的多模态3D目标检测方法
1
作者
周鹏
宋志强
+2 位作者
胡凯
宋利鹏
李明阳
《电子测量技术》
北大核心
2025年第12期63-70,共8页
近年来,随着新能源汽车的快速发展,3D目标检测作为自动驾驶技术的核心基础正变得愈发重要。融合雷达点云与图像等多模态信息的策略,能够显著提升目标检测的准确性与鲁棒性。受BEVDet启发,本研究提出了一种基于BEV(鸟瞰图)视角的改进多...
近年来,随着新能源汽车的快速发展,3D目标检测作为自动驾驶技术的核心基础正变得愈发重要。融合雷达点云与图像等多模态信息的策略,能够显著提升目标检测的准确性与鲁棒性。受BEVDet启发,本研究提出了一种基于BEV(鸟瞰图)视角的改进多模态融合3D目标检测方法。该方法采用ConvNeXt网络结合FPN-DCN结构高效提取图像特征,并通过可变形交叉注意力机制实现图像与点云数据的深度融合,从而进一步提升模型的检测精度。在nuScenes自动驾驶数据集上的实验表明,本研究模型性能优异,在测试集上的NDS达到了64.9%,显著超越了大多数现有检测方法。
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关键词
自动驾驶
3D目标检测
多模态融合
可变形交叉注意力机制
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职称材料
题名
基于ConvNeXt和可变形交叉注意力的多模态3D目标检测方法
1
作者
周鹏
宋志强
胡凯
宋利鹏
李明阳
机构
南京信息工程大学
自动化
院
无锡学院自动化院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第12期63-70,共8页
基金
江苏省产学研合作项目(BY20230688)资助。
文摘
近年来,随着新能源汽车的快速发展,3D目标检测作为自动驾驶技术的核心基础正变得愈发重要。融合雷达点云与图像等多模态信息的策略,能够显著提升目标检测的准确性与鲁棒性。受BEVDet启发,本研究提出了一种基于BEV(鸟瞰图)视角的改进多模态融合3D目标检测方法。该方法采用ConvNeXt网络结合FPN-DCN结构高效提取图像特征,并通过可变形交叉注意力机制实现图像与点云数据的深度融合,从而进一步提升模型的检测精度。在nuScenes自动驾驶数据集上的实验表明,本研究模型性能优异,在测试集上的NDS达到了64.9%,显著超越了大多数现有检测方法。
关键词
自动驾驶
3D目标检测
多模态融合
可变形交叉注意力机制
Keywords
autonomous driving
3D target detection
multimodal fusion
deformable cross-attention mechanism
分类号
TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ConvNeXt和可变形交叉注意力的多模态3D目标检测方法
周鹏
宋志强
胡凯
宋利鹏
李明阳
《电子测量技术》
北大核心
2025
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