文档名：基于中心修正网络和分耦检测头的三维目标检测算法
摘要：本文提出一种基于中心修正网络和分耦检测头的三维目标检测算法.首先,采用三通道图像块表现形式处理三维输入信息,使用二维检测框滤除背景点,减少数据量;然后,采用基于CSPDarknet模块的中心修正网络将得到的图像块中心对齐到目标坐标系下的真实中心;最后,使用基于1×1卷积的分耦检测头分别对参数化三维包围框的类别和残差值进行分类和回归.实验结果表明,改进的检测算法在KITTI数据集的简单、中等、困难3种模式下的3D平均精度较同类型算法分别提高了2.82,5.54和3.81,取得了较好的检测结果.
Abstract：A3Dtargetdetectionalgorithmbasedoncentralcorrectionnetworkanddecouplingdetectingprobeisproposed.Firstly,three-channelimageblockrepresentationisusedtoprocessthethree-dimensional(3D)inputinformation,andtwo-dimensional(2D)detectionframeisusedtofilterthebackgroundpoints,soastoreducetheamountofdata.Then,thecentercorrectionnetworkbasedonCSPDarknetmoduleisusedtoalignthecenteroftheobtainedimageblocktotherealcenterinthetargetcoordinatesystem.Finally,adecouplingdetectingprobebasedon1×1convolutionisusedtoclassifyandregressthecategoriesandresidualvaluesoftheparameterized3Dboundingboxes.Theexperimentalresultsshowthatthe3Daverageprecisionoftheimproveddetectionalgorithminthesimple,mediumanddifficultmodesofKITTIdatasetisimprovedby2.82,5.54and3.81thanthatofthesametypeofalgorithm,respectively,andbetterdetectionresultsareobtained.
作者：涂雅培 高瑜翔 吴美霖 唐芷宣Author：TUYapei GAOYuxiang WUMeilin TANGZhixuan
作者单位：成都信息工程大学通信工程学院,四川成都610225;气象信息与信号处理四川省高校重点实验室,四川成都610225
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2024, 43(5)
分类号：TP391.4
关键词：CSPDarknet模块 分耦检测头 三维目标检测
Keywords：CSPDarknetmodule decouplingdetectingprobe 3Dtargetdetection
机标分类号：TP391.41TP79TP18
在线出版日期：2024年5月17日
基金项目：四川省教育厅高校创新团队项目基于中心修正网络和分耦检测头的三维目标检测算法[
期刊论文] 传感器与微系统--2024, 43(5)涂雅培 高瑜翔 吴美霖 唐芷宣本文提出一种基于中心修正网络和分耦检测头的三维目标检测算法.首先,采用三通道图像块表现形式处理三维输入信息,使用二维检测框滤除背景点,减少数据量;然后,采用基于CSPDarknet模块的中心修正网络将得到的图像块中心...参考文献和引证文献
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