基于体素裁剪和精细化几何形状的3D目标检测方法

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基于体素裁剪和精细化几何形状的3D目标检测方法
申请号:CN202510025897
申请日期:2025-01-08
公开号:CN119963811A
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于体素裁剪和精细化几何形状的3D目标检测方法,属于目标检测技术领域,包括以下步骤:S1数据预处理,将训练使用的数据集中的点云帧沿着X、Y和Z轴方向裁剪成固定大小;S2构建网络模型并进行模型训练:首先准备好训练使用的点云数据,数据包括点云场景数据和目标标签数据;接着构建网络模型,并且设置好每个模块的超参数;然后将训练数据送入网络模型进行训练,整个训练过程中通过Adam算法来优化模型,从而得到表现最好的网络模型权重;最后保存好网络模型权重;S3模型测试:使用测试集数据验证模型效果。本发明能够实现精确的3D目标检测,有效解决感受野受限和目标几何形状缺失问题,并且通过体素裁剪加快模型的推理速度。
技术关键词
Adam算法 前馈神经网络 检测头 阶段 注意力编码器 数据验证 位置编码信息 点云 坐标 特征金字塔 网格特征 模块 稀疏特征 场景 预测残差 卷积特征
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