【摘 要】
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目标检测是计算机视觉领域的基本任务之一,根据输入数据和输出结果的不同,可以分为二维目标检测和三维目标检测。当前基于深度学习的二维目标检测算法以趋于成熟,以Faster R-CNN和YOLO为代表的二维检测算法被广泛应用于实际生产和日常生活中。而三维目标检测领域方兴未艾,各种算法层出不穷。基于点云的逐点云检测方法,检测精度较高但速度较慢;基于体素的鸟瞰图检测方法,检测速度较快但检测精度较低。三维目标
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目标检测是计算机视觉领域的基本任务之一,根据输入数据和输出结果的不同,可以分为二维目标检测和三维目标检测。当前基于深度学习的二维目标检测算法以趋于成熟,以Faster R-CNN和YOLO为代表的二维检测算法被广泛应用于实际生产和日常生活中。而三维目标检测领域方兴未艾,各种算法层出不穷。基于点云的逐点云检测方法,检测精度较高但速度较慢;基于体素的鸟瞰图检测方法,检测速度较快但检测精度较低。三维目标检测算法距实际应用仍有较大距离。本文针对自动驾驶场景下的车辆及行人等目标的识别问题,基于Point Pillars算法,提出了以下几点改进措施。一、引入基于注意力机制的三维目标检测算法:算法首先将三维点云空间按照等尺度柱均匀划分,分别提取每个柱的内部点云特征,聚集后生成伪图;接着,引入两种注意力机制,对伪图中的特征信息进行放大和抑制处理;最后,使用卷积神经网络对注意力模块的输出结果进一步提取特征,并使用SSD（Single Shot Multi Box Detector）算法实现目标的分类和回归。二、提出基于数据增强的三维目标检测算法:算法参考传统二维目标检测领域内的常用数据增强方法,针对点云数据的特点,编写了适用于三维目标检测领域的数据增强方法,主要包括旋转、抖动、缩放和随机丢弃几种方法。这些方法能够生成更多数据样本,增加训练样本空间,增加网络适应性,并最终提升检测结果。三、引入基于TensorRT的模型部署实验:方法使用ONNX（Open Neural Network Exchange）模块将算法模型转化为通用网络结构,接着利用Tensor RT模块实现加速。Tensor RT模块通过简化网络结构,放弃反传模式,使算法在保持较高检测精度的同时,加速整体计算效率,降低检测时间。本文提出的上述三种改进措施,在KITTI数据集上的运行结果表明,注意力模块能够帮助算法识别数据中的关键部分;数据增强方法能够提高数据使用效率增加训练样本;Tensor RT模块能够提高算法运行速度降低运行时间。实验结果均表明上述几点改进措施的有效性。
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