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基于改进FCOS3D的复杂交通场景单目三维目标检测方法
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作者 刘宇航 黎润霖 +3 位作者 阴明旭 刘瑞 文强 赵伟琼 《信息技术与信息化》 2025年第7期196-200,共5页
单目三维目标检测是自动驾驶感知系统中的关键任务,其精度和鲁棒性直接影响车辆对复杂交通环境的理解。然而,现有基于FCOS3D的检测方法在密集交通、目标遮挡及小目标检测等方面仍存在性能瓶颈。基于此,文章提出了一种基于Swin Transfor... 单目三维目标检测是自动驾驶感知系统中的关键任务,其精度和鲁棒性直接影响车辆对复杂交通环境的理解。然而,现有基于FCOS3D的检测方法在密集交通、目标遮挡及小目标检测等方面仍存在性能瓶颈。基于此,文章提出了一种基于Swin Transformer和动态调节损失函数的改进方法,以提升FCOS3D在复杂交通场景中的检测能力。首先,采用Swin Transformer替换原有的ResNet主干网络,通过层级化窗口注意力机制增强特征提取能力,使模型在远距离和小目标检测任务中表现更优;其次,引入基于类别难度的动态调节因子,对分类损失进行优化,以提高模型对易混淆目标的关注度,降低目标误分类率。实验基于nuScenes数据集中复杂场景进行验证,结果表明,相较于FCOS3D和PETR,该方法在多个关键指标上均取得了显著提升,mAP提高至38.7%,mATE、mAVE等误差指标均有所降低。 展开更多
关键词 单目三维目标检测 fcos3d Swin Transformer 动态调节损失 自动驾驶
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