基于中心修正网络和分耦检测头的三维目标检测算法

本文提出一种基于中心修正网络和分耦检测头的三维目标检测算法。首先,采用三通道图像块表现形式处理三维输入信息,使用二维检测框滤除背景点,减少数据量;然后,采用基于CSP Darknet模块的中心修正网络将得到的图像块中心对齐到目标坐标系下的真实中心;最后,使用基于1×1卷积的分耦检测头分别对参数化三维包围框的类别和残差值进行分类和回归。实验结果表明,改进的检测算法在KITTI数据集的简单、中等、困难3种模式下的3D平均精度较同类型算法分别提高了2.82,5.54和3.81,取得了较好的检测结果。