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基于点云深度学习的3D目标检测 被引量：11
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作者 敖建锋 苏泽锴 +2 位作者 刘传立 李美妮 朱滨 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1276-1282,共7页
针对目前利用点云进行3D目标检测的研究较少和检测精度不高的问题,利用Frustum-Pointnets模型实现基于点云的3D目标检测,并在该模型的基础上进行改进,选用不同的激活函数和参数初始化方法进行组合对比,进一步提高模型的精度。实验表明:... 针对目前利用点云进行3D目标检测的研究较少和检测精度不高的问题,利用Frustum-Pointnets模型实现基于点云的3D目标检测,并在该模型的基础上进行改进,选用不同的激活函数和参数初始化方法进行组合对比,进一步提高模型的精度。实验表明:在选用Swish激活函数和He参数初始化方法时汽车平均检测精度提高了0.31%,行人平均检测精度提高了0.41%,骑车人平均检测精度提高了5.5%。因此改进后的模型能有效提高检测的精度,使得模型能够应用在复杂的场景中。 展开更多
关键词 点云 深度学习 3D目标检测 frustum-pointnets
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