基于注意力和可变形卷积的三维目标检测

• 作者: 朱明亮 朱艳 谢江
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自动驾驶 激光雷达 可变形卷积 通道注意力
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 网络与系统|Network & System
• 页码范围: 2637-2643
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2021.12.009

摘要

针对自动驾驶场景中物体特征信息有限、模板不适应目标几何形变的问题,提出一种通道注意力机制与可变形卷积结合的网络框架.该方法先将点云划分柱体,再编码为伪图像并送入卷积网络层,结合可变形卷积,引入目标形变偏移量,并引入通道注意力增强网络对目标关键信息的提取能力.实验表明该网络框架能够提高车辆及骑行者的检测精度,在二维模式下,3种类别的检测精度均值提高了1.07％,一定程度上解决了原网络框架存在的漏检问题.