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基于改进PointPillars的3D目标检测算法
1
作者
谢生龙
邵金菊
+2 位作者
单少飞
孙福昌
王磊
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第10期55-62,共8页
针对自动驾驶场景下远距离及遮挡目标识别问题,对PointPillars算法进行了改进。引入了并行的空间注意力和通道注意力机制,增强了目标的位置信息及有用特征通道权重,提高了远距离目标的检测精度。在2D CNN骨干网络中引入了自适应空间特...
针对自动驾驶场景下远距离及遮挡目标识别问题,对PointPillars算法进行了改进。引入了并行的空间注意力和通道注意力机制,增强了目标的位置信息及有用特征通道权重,提高了远距离目标的检测精度。在2D CNN骨干网络中引入了自适应空间特征融合模块,解决了特征拼接的信息丢失问题,提高了遮挡目标的检测精度。基于KITTI数据集在3种不同场景难度下分别对SECOND、PointPillars、改进PointPillars这3种算法进行了定量分析验证,并将改进的PointPillars算法进行可视化分析。定量分析表明,改进PointPillars算法在鸟瞰图模式下目标检测精度最大提升2.75%;在三维模式下目标检测精度最大提升2.93%;在AOS模式下目标检测精度最大提升4.05%,可视化结果表明改进的PointPillars算法能有效检测远距离及遮挡目标。
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关键词
目标检测
PointPillars
注意力机制
点云
自适应空间特征融合
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职称材料
题名
基于改进PointPillars的3D目标检测算法
1
作者
谢生龙
邵金菊
单少飞
孙福昌
王磊
机构
山东
理工大学交通与车辆工程学院
睿
羿
科技
(
山东
)
有限公司
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第10期55-62,共8页
基金
国家自然科学基金项目(52102465)
山东重大科技创新工程项目(2023CXGC010111)。
文摘
针对自动驾驶场景下远距离及遮挡目标识别问题,对PointPillars算法进行了改进。引入了并行的空间注意力和通道注意力机制,增强了目标的位置信息及有用特征通道权重,提高了远距离目标的检测精度。在2D CNN骨干网络中引入了自适应空间特征融合模块,解决了特征拼接的信息丢失问题,提高了遮挡目标的检测精度。基于KITTI数据集在3种不同场景难度下分别对SECOND、PointPillars、改进PointPillars这3种算法进行了定量分析验证,并将改进的PointPillars算法进行可视化分析。定量分析表明,改进PointPillars算法在鸟瞰图模式下目标检测精度最大提升2.75%;在三维模式下目标检测精度最大提升2.93%;在AOS模式下目标检测精度最大提升4.05%,可视化结果表明改进的PointPillars算法能有效检测远距离及遮挡目标。
关键词
目标检测
PointPillars
注意力机制
点云
自适应空间特征融合
Keywords
target detection
PointPillars
attention mechanism
point cloud
adaptive spatial feature fusion
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进PointPillars的3D目标检测算法
谢生龙
邵金菊
单少飞
孙福昌
王磊
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024
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