基于自适应卷积和智能标签分配的单目三维目标检测方法

本发明提供一种基于自适应卷积和智能标签分配的单目三维目标检测方法，涉及目标检测技术领域，包括如下步骤：对3D数据进行数据增强；将增强后的数据分为训练集和测试集；通过训练集进行目标检测神经网络模型的训练，用测试集验证目标检测神经网络模型；通过训练好的目标检测神经网络模型进行实际场景的目标检测；所述目标检测神经网络模型的架构包括主干网络部分和检测头部分；检测头部分的结构为：两个并行的自适应卷积层，第一自适应卷积单元后连接softmax层和分类层，第二自适应卷积单元后连接回归层；分类层和回归层连接标签分配模块。本发明的网络架构通过引入自适应卷积核和动态特征融合技术，实现了高效的特征提取和精准的分类及回归能力，从而在3D目标检测任务上达到高精度。