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采用自注意力机制的点云数据三维目标检测
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作者 马超 王晓华 +1 位作者 焦英华 季顺平 《测绘地理信息》 CSCD 2023年第6期133-137,共5页
基于点云的三维目标检测网络选择采样点时通常只考虑点云的空间分布,导致采样点中前景点召回率较低;点云特征学习过程中只考虑点云的邻域信息而忽略了点云的全局信息,影响最终的回归和分类精度。针对上述问题,提出了基于加权特征的最远... 基于点云的三维目标检测网络选择采样点时通常只考虑点云的空间分布,导致采样点中前景点召回率较低;点云特征学习过程中只考虑点云的邻域信息而忽略了点云的全局信息,影响最终的回归和分类精度。针对上述问题,提出了基于加权特征的最远距离采样方法和叠加注意力模块。该采样方法综合考虑点云距离和特征差异,有利于保留更多的前景点;叠加注意力模块通过将通道注意力机制和自注意力机制相联接,有利于网络对全局特征的感知。在KITTI数据集上进行了实验,结果表明,本文方法能够有效地提升三维目标检测精度。 展开更多
关键词 三维目标检测 点云 自注意力机制 最远距离采样方法 叠加注意力模块
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