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基于F-PointNet的3D点云数据目标检测

本站小编 Free考研考试/2022-02-06

基于F-PointNet的3D点云数据目标检测

万鹏()
南京理工大学计算机科学与工程学院, 江苏 南京 210094
收稿日期:2018-08-14出版日期:2019-10-20发布日期:2019-10-18

作者简介:万鹏(1995—)，男，江西抚州人，硕士研究生，主要研究方向为智能计算与系统.E-mail:18205151102@163.com


Object detection of 3D point clouds based on F-PointNet

Peng WAN()
School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, NanJing 210094, Jiangsu, China
Received:2018-08-14Online:2019-10-20Published:2019-10-18







摘要/Abstract


摘要： 针对目前3D点云目标检测模型检测精度不高的问题,研究使用直接处理点云数据的F-PointNet模型检测汽车、行人和骑车人,并对模型进行微调,进一步提升模型的目标检测精度。试验中使用不同的参数初始化、$\ell $2正则化和修改卷积核数的方法对模型进行测试。试验结果表明, Xavier参数初始化方法收敛速度比截断正态分布方法快0.09 s,同时汽车和骑车人检测精度分别高出大约3%和2%;增加$\ell $2正则化,行人检测精度和骑车人检测精度可提高大约2%和1%;对T-Net(Transfrmer Networks)第一层卷积层的卷积核数减少为128后,汽车和骑车人检测精度分别提高了大约1%和2%,表明本模型能有效地提升目标检测精度。


PDF全文下载地址:

http://gxbwk.njournal.sdu.edu.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1868
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