資料介紹
文中提出了一種基于激光雷達(dá)點(diǎn)云的三維目標(biāo)檢測(cè)算法 Voxeircnn( Voxelization Region-based Convolutional Neural Networks),該算法基于Ⅴ oxeinet三維目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)算法,將RCNN算法的思想從二維目標(biāo)檢測(cè)運(yùn)用到三維目標(biāo)檢測(cè)中。Voκ EIRCNN算法由兩級(jí)構(gòu)成,第一級(jí)的目標(biāo)是用區(qū)域提案網(wǎng)絡(luò)提取候選區(qū)域框信息,第二級(jí)的目標(biāo)是對(duì)第一級(jí)提取的目標(biāo)檢」測(cè)框進(jìn)行更精細(xì)的修正,以得到更精確的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)整個(gè)場(chǎng)景的點(diǎn)云進(jìn)行體素化,對(duì)毎個(gè)體素塊提取特征作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,經(jīng)過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到最后的特征圖,根據(jù)特征圖對(duì)包圍盒信息進(jìn)行回歸學(xué)習(xí)。第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)依據(jù)第一級(jí)提取的候選區(qū)域信息以及特征信息,通過(guò)池化得到等大特征信息,再次回歸學(xué)習(xí)包圍盒信息。在KITⅠ數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是有意義的。
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