LaserNet:一種高效的自動(dòng)駕駛概率三維目標(biāo)探測(cè)器
本文介紹了一種基于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的激光網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛?cè)S目標(biāo)檢測(cè)方法——LaserNet。高效的處理結(jié)果來自于在傳感器的自然距離視圖中處理激光雷達(dá)數(shù)據(jù)。在激光雷達(dá)視場(chǎng)范圍內(nèi)的操作有許多挑戰(zhàn),不僅包括遮擋和尺度變化,還有基于傳感器如何捕獲數(shù)據(jù)來提供全流程信息。
本文介紹的方法是使用一個(gè)全卷積網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)每個(gè)點(diǎn)在三維物體上的多模態(tài)分布,然后有效地融合這些多模態(tài)分布來生成對(duì)每個(gè)對(duì)象的預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明,把每個(gè)檢測(cè)建?醋饕粋(gè)分布,能獲得更好的整體檢測(cè)性能。基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果表明,相比其他的檢測(cè)方法,本方法的運(yùn)行時(shí)間更少;在訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)來克服視場(chǎng)范圍目標(biāo)檢測(cè)問題上,本方法獲得最佳性能。
LaserNet通過以下幾個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)三維檢測(cè):
使用傳感器的固有范圍視場(chǎng)來構(gòu)建一個(gè)密集的輸入圖像;
圖像通過全卷積網(wǎng)絡(luò)生成一組預(yù)測(cè);
對(duì)于圖像中的每個(gè)激光雷達(dá)點(diǎn),預(yù)測(cè)一個(gè)類概率,并在俯視圖中對(duì)邊界框架進(jìn)行概率分布回歸;
每個(gè)激光雷達(dá)點(diǎn)分布通過均值漂移聚類進(jìn)行組合,以降低單個(gè)預(yù)測(cè)中的噪聲;
檢測(cè)器進(jìn)行端到端訓(xùn)練,在邊界框架上定義損失;
用一種新的自適應(yīng)非最大抑制(NMS)算法來消除重疊的邊框分布。
上圖為深層聚合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。列表示不同的分辨率級(jí)別,行表示聚合階段。
上圖為特征提取模塊(左)和特征聚合模塊(右)。虛線表示對(duì)特征圖進(jìn)行了卷積。

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