采用混合融合方式的改進(jìn)MV3D目標(biāo)檢測(cè)模型研究

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摘  要： 針對(duì)3D目標(biāo)檢測(cè)精度低、在復(fù)雜工況下檢測(cè)效果差的問題，利用圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為輸入，引入深度補(bǔ)全增加點(diǎn)云前視圖特征，并對(duì)MV3D目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行改進(jìn)，提出混合融合方式，將全局信息較多的圖片特征拼接到融合完成后的點(diǎn)云特征中，最后再進(jìn)行融合。文中所提出的混合融合方案兼顧了深度融合的特征又增加了全局的特征信息，利用DETR模塊對(duì)原模型的非極大值抑制操作進(jìn)行優(yōu)化，使得模型輕量化。（剩余9261字）