典型文献
基于立体图像的多路径特征金字塔网络3D目标检测
文献摘要：
3D目标检测是计算机视觉和自动驾驶中一项重要的场景理解任务.当前基于立体图像的3D目标检测方法大多没有充分考虑多个目标之间的尺度存在较大差异,从而尺度小的物体容易被忽略,导致检测精度低.针对这一问题,提出了一种基于立体图像的多路径特征金字塔网络(MpFPN)3D目标检测方法.MpFPN对特征金字塔网络进行了扩展,增加了自底向上的路径、由上至下的路径及输入特征图到输出特征图之间的连接,为联合区域提议网络提供了更高语义信息和更细粒度空间信息的多尺度特征信息.实验结果表明:在3D目标检测KITTI数据集上,无论在场景简单、中等、复杂情况下,所提方法获得的结果都优于比较方法的结果.
文献关键词：
3D目标检测;特征金字塔网络(FPN);立体图像;多尺度;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
苏凯祺;阎维青;徐金东
作者机构：
烟台大学 计算机与控制工程学院, 烟台264005
文献出处：
引用格式：
[1]苏凯祺;阎维青;徐金东-.基于立体图像的多路径特征金字塔网络3D目标检测)[J].北京航空航天大学学报,2022(08):1487-1494
A类：
MpFPN
B类：
立体图像,多路径,特征金字塔网络,计算机视觉,自动驾驶,场景理解,解任,目标检测方法,检测精度,底向上,由上至下,输入特征,特征图,区域提议网络,语义信息,细粒度,度空间,空间信息,多尺度特征,特征信息,KITTI,复杂情况,比较方法
AB值：
0.279097
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