科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对自动驾驶场景中物体特征信息有限、模板不适应目标几何形变的问题,提出一种通道注意力机制与可变形卷积结合的网络框架。该方法先将点云划分柱体,再编码为伪图像并送入卷积网络层,结合可变形卷积,引入目标形变偏移量,并引入通道注意力增强网络对目标关键信息的提取能力。实验表明该网络框架能够提高车辆及骑行者的检测精度,在二维模式下,3种类别的检测精度均值提高了1.07%,一定程度上解决了原网络框架存在的漏检问题。
-
单位自动化学院; 昆明理工大学
