| 联合实例深度的多尺度单目3D目标检测算法 |
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| 引用本文： | 王凤随,熊磊,钱亚萍.联合实例深度的多尺度单目3D目标检测算法[J].激光与光电子学进展,2023(16):238-246. |
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| 作者姓名： | 王凤随 熊磊 钱亚萍 |
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| 作者单位： | 1. 安徽工程大学电气工程学院;2. 检测技术与节能装置安徽省重点实验室;3. 高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室 |
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| 基金项目： | 安徽省自然科学基金（2108085MF197,1708085MF154）；;安徽高校省级自然科学研究重点项目（KJ2019A0162）；;安徽高校研究生科学研究项目（YJS20210448、YJS20210449）； |
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| 摘 要： | 针对单目3D目标检测算法中存在图像缺乏深度信息以及检测精度不佳的问题，提出一种联合实例深度的多尺度单目3D目标检测算法。首先，为了增强模型对不同尺度目标的处理能力，设计基于空洞卷积的多尺度感知模块，同时考虑到不同尺度特征图之间的不一致性，从空间和通道两个方向对包含多尺度信息的深度特征进行重新精炼。其次，为了使模型获得更好的3D感知，将实例深度信息作为辅助学习任务来增强3D目标的空间深度特征，并使用稀疏实例深度来监督该辅助任务。最后，在KITTI测试集以及评估集上对所提算法进行验证。实验结果表明，所提算法相较于基线算法在汽车类别的平均精度提升了5.27%，有效提升了单目3D目标检测算法的检测性能。
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| 关 键 词： | 测量 单目3D目标检测 实例深度学习 多尺度 注意力机制 辅助学习 |
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