摘要
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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单位中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所; 西北工业大学