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摘要
在自动驾驶的场景中,精确地感知周围环境至关重要。目前,大部分三维目标检测算法都需要预先对数据集中的标签进行聚类,并据此设定锚框的长宽高,检测器再回归目标框对于锚框的偏置。但是,锚框与网络结构的设计却并无良好耦合,将其应用到新场景时,需要重新设计锚框大小。为了解决这个问题,本文提出了一种无需锚框的三维目标检测器。据我们所知,本文是第一个在基于网格生成的三维目标检测器中使用无锚框设计的算法。它证明了无需锚框,三维目标检测器同样能够精确地检测出目标。本文在KITTI[3]数据集上进行实验,选择SECOND[15]算法作为Baseline,在KITTI数据集上超过了Baseline的准确率。本文还提出了一种快速的网格生成算法,提升了两倍生成点云网格的速度。
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