基于鸟瞰图的多任务端到端3D目标检测方法

由于在自动驾驶过程中激光雷达扫描过程中受到空间限制,采集到的点云数据损失了过多的信息。在聚合表示方法的基础上,提出了基于鸟瞰图的多任务端到端3D目标检测方法。首先,利用纹理特征提取器与语义特征提取器对特征金字塔的高级特征层与低级特征层进行特征融合,获得扩展的特征金字塔层,使得自动驾驶过程中的中等目标(骑自行车的人)与小目标(行人)不再耦合在同一级别的特征金字塔层,提高了点云拓扑信息的区域细节性。其次,在损失函数中引入用于分类的Focal loss与用于回归的CIOU loss,改善了正负样本比例,对目标检测框进行了约束,使得目标框在回归过程中能够以更高精度收敛。实验结果表明,提出的方法在自动驾驶中小目标检测中具有更强的检测能力与更高的检测精度。