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基于關鍵點的3D目標檢測及其參數化半徑學習方法及系統

985   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:19:35
本發明公開了基于關鍵點的3D目標檢測及其參數化半徑學習方法及系統，方法具體為：原始對于點云下采樣得到關鍵點，并對原始點云進行體素化處理，后輸入3D稀疏卷積網絡中，得到體素特征；采用構造點特征提取方法，將體素特征聚合到關鍵點上，得到關鍵點特征；通過目標感知特征池化，學習關鍵點到目標中心的偏移量，在目標感知鄰域內進行特征聚合，得到候選點及對應特征；以候選點為中心進行候選框回歸，提取特征并對候選框進行二次回歸和得分預測，得到3D目標檢測結果；將點云特征聚合采樣半徑作為可學習參數，通過反向傳播更新采樣半徑，得到最優采樣半徑參數；解決目標中心回歸難度高、不準確，以及需要手工調節特征聚合采樣半徑問題。
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聲明：
“基于關鍵點的3D目標檢測及其參數化半徑學習方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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