【摘 要】
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为了解决由LiDAR点云稀疏性和语义信息不足造成的远小困难物体检测困难的问题,提出了一种多模态数据自适应性融合的3D目标检测网络,充分融合了体素的多邻域上下文信息和图片
【机 构】
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江南大学江苏省模式识别与计算智能实验室,江南大学人工智能与计算机学院
【基金项目】
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National Youth Natural Science Foundation of China(No.61806006),Innovation Program for Graduate of Jiangsu Province(No.KYLX160-781),Jiangsu University Superior Discipline Construction Project。
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为了解决由LiDAR点云稀疏性和语义信息不足造成的远小困难物体检测困难的问题,提出了一种多模态数据自适应性融合的3D目标检测网络,充分融合了体素的多邻域上下文信息和图片多层语义信息。首先,设计了一种更适用于检测任务的改进残差网络,提取图片多层语义特征的同时,在低分辨率特征图中有效保留了远小物体的结构细节信息。每个特征图进一步通过来自所有后续特征图的语义信息进行语义增强。其次,提取具有不同感受野大小的多邻域上下文信息,弥补远小物体点云信息不足的缺陷,加强体素特征的结构信息和语义信息,以提高体素特征对物体空间
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