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摘要
目标检测算法在自动驾驶领域有着不可或缺的地位，其检测精度和速度往往可以作为评判一个自动驾驶系统好坏的标准。因此如何提升目标检测精度和速度已成为当前目标检测算法的主要研究方向。本文提出了一种基于不确定性建模的目标检测改进算法，在原有2D Single Shot MultiBox Detector目标检测算法上通过对物体的边界框进行高斯建模并引入新的位置损失函数实现对原有检测结果的微调。同时在原有3D Single-Stage Monocular目标检测算法的基础上引入深度以及航向角的不确定性来调整目标在热力图中的高斯半径，同时用马氏距离替代原有的L1距离以提升对较远目标和斜向目标的识别率。通过对比实验证明改进后的2D和3D检测算法在KITTI自动驾驶数据集上对比原始2D和3D算法检测精度分别提升了将近5%和2%。
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