基于自注意力机制的点云3D目标检测算法

• 作者: 周溢德 江建吾
• 来源期刊: 数字化用户
• 关键词: 自动驾驶 3D检测 注意力机制
• 年，卷（期）: 2021,（49）
• 所属期刊栏目: 数字化应用
• 页码范围: 74-76
• 页数: 3页
• 语种: 中文

摘要

3D目标检测旨在感知点云数据中目标的类别与位置信息，其作为目标检测领域的重要分支，被广泛的应用于自动驾驶等?无人轨道等场景?因此，如何高效，精准地检测点云中目标成为当下重要的研究方向?但是现有的算法检测在过程中其仅考虑了点云数据中全局信息，而忽略了局部信息对检测任务的促进作用，难以取得较好的检测结果?因此，本文在现有的算法基础上，提出了一种基于自注意力机制的点云3D目标检测算法，该算法使用自注意力机制增强了对于点云数据中局部特征的提取，提升了网络对于多尺度特征的提取能力，进而实现精准检测?为了进一步验证所