多尺度Transformer激光雷达点云3D物体检测

• 作者: 孙刘杰 赵进 王文举 张煜森
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Transformer 多尺度 偏移注意力 点云 3D物体检测
• 年，卷（期）: 2022,（8）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能|Pattern Recognition and Artificial Intelligence
• 页码范围: 136-146
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4|TP29
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2109-0489

摘要

激光雷达点云3D物体检测,对于小物体如行人、自行车的检测精度较低,容易漏检误检,提出一种多尺度Transformer激光雷达点云3D物体检测方法MSPT-RCNN(multi-scale point transformer-RCNN),提高点云3D物体检测精度.该方法包含两个阶段,即第一阶段(RPN)和第二阶段(RCNN).RPN阶段通过多尺度Transformer网络提取点云特征,该网络包含多尺度邻域嵌入模块和跳跃连接偏移注意力模块,获取多尺度邻域几何信息和不同层次全局语义信息,生成高质量初始3D包围盒;在RCNN阶段,引入包围盒内的点云多尺度邻域几何信息,优化了包围盒位置、尺寸、朝向和置信度等信息.实验结果表明,该方法(MSPT-RCNN)具有较高检测精度,特别是对于远处和较小物体,提升更高.MSPT-RCNN通过有效学习点云数据中的多尺度几何信息,提取不同层次有效的语义信息,能够有效提升3D物体检测精度.