【摘 要】
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针对基于单目车辆检测的3D包围框检测精确率比较低的问题,提出了一种基于改进的FPN特征融合、ResNet残差单元、全连接层组合而成的新网络方法.在训练阶段,回归车辆的三维尺寸、残差角度和置信度;在推理阶段,检测出所属类别车辆的三维尺寸和局部角度(α).由车辆的3D包围框中心点坐标、车辆的三维尺寸、车辆偏航角(θ)和相机内参矩阵复原绘制出车辆的3D包围框.所提方法在KITTI验证集上进行了实验,与原方法的检测结果相比,改进的方法在容易、适中、困难三个检测等级下提升了车辆3D包围框平均精确率(AP3D)为0.
【机 构】
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东北大学秦皇岛分校 控制工程学院,河北 秦皇岛 066004
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针对基于单目车辆检测的3D包围框检测精确率比较低的问题,提出了一种基于改进的FPN特征融合、ResNet残差单元、全连接层组合而成的新网络方法.在训练阶段,回归车辆的三维尺寸、残差角度和置信度;在推理阶段,检测出所属类别车辆的三维尺寸和局部角度(α).由车辆的3D包围框中心点坐标、车辆的三维尺寸、车辆偏航角(θ)和相机内参矩阵复原绘制出车辆的3D包围框.所提方法在KITTI验证集上进行了实验,与原方法的检测结果相比,改进的方法在容易、适中、困难三个检测等级下提升了车辆3D包围框平均精确率(AP3D)为0.60％,1.37％,1.41％.
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