基于Contextual Transformer的自动驾驶单目3D目标检测

针对当前单目3D目标检测中存在的漏检和多尺度目标检测效果不佳的问题,提出了一种基于Contextual Transformer的自动驾驶单目3D目标检测算法(CM-RTM3D)。在ResNet-50网络中引入Contextual Transformer(CoT),构建ResNet-Transformer架构以提取特征。设计多尺度空间感知模块(MSP),通过尺度空间响应操作改善浅层特征的丢失情况,嵌入沿水平和竖直两个空间方向的坐标注意力机制(CA),使用softmax函数生成各尺度的重要性软权重。在偏移损失中采用Huber损失函数代替L1损失函数。实验结果表明:在KITTI自动驾驶数据集上,相较于RTM3D算法,该算法在简单、中等、困难三个难度级别下,AP3D分别提升了4.84、3.82、5.36个百分点,APBEV分别提升了4.75、6.26、3.56个百分点。