基于Transformer的3D点云目标检测算法

TP18; 针对在三维目标检测中由于空间维度的增加基于锚框的方法难以部署的问题,研究了基于集合预测的点云目标检测算法.提出一种基于Transformer的 3D点云目标检测算法,并结合自动驾驶场景下的点云特点,提出了改进空间调制注意力和热图初始化策略进行训练加速和查询初始化,在浅层网络下取得了良好的检测性能.在KITTI数据集上与其他算法进行比较,结果表明所提算法在性能上已经达到先进水平,进一步对算法中的主要组成部分进行了消融实验,验证了各个模块对检测效果的贡献....

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Bibliographic Details
Published in西北工业大学学报 Vol. 41; no. 6; pp. 1190 - 1197
Main Authors 刘明阳, 杨啟明, 胡冠华, 郭岩, 张建东
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 沈阳飞机设计研究所,辽宁 沈阳 110035%西北工业大学 电子信息学院,陕西 西安 7101291%西北工业大学 电子信息学院,陕西 西安 7101291 01.12.2023
中国船舶集团有限公司系统工程研究院,北京 100094%空装驻沈阳地区第一军事代表室,辽宁 沈阳 110850
Subjects
deep learning
target detection
Transformer
heat map initialization
空间调制注意力机制
目标检测
深度学习
热图初始化
spatial modulation attention mechanism
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ISSN1000-2758
DOI10.1051/jnwpu/20234161190

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Summary:TP18; 针对在三维目标检测中由于空间维度的增加基于锚框的方法难以部署的问题,研究了基于集合预测的点云目标检测算法.提出一种基于Transformer的 3D点云目标检测算法,并结合自动驾驶场景下的点云特点,提出了改进空间调制注意力和热图初始化策略进行训练加速和查询初始化,在浅层网络下取得了良好的检测性能.在KITTI数据集上与其他算法进行比较,结果表明所提算法在性能上已经达到先进水平,进一步对算法中的主要组成部分进行了消融实验,验证了各个模块对检测效果的贡献.
ISSN:1000-2758
DOI:10.1051/jnwpu/20234161190