基于错误分析引导多任务学习的三维目标检测方法

基于错误分析引导多任务学习的三维目标检测方法，属于计算机视觉及图像处理领域。本发明采用深度卷积神经网络对图像进行三维目标检测，通过构建共享特征提取网络、多个子任务并行的梯度旋转模块及检测头网络，实现对三维目标的高效检测。使用梯度旋转模块引导各检测头对骨干网络的特征梯度向相同的目标方向旋转，从而缓和多任务学习中梯度方向冲突带来的问题。本发明利用三维目标错误分析工具箱TIDE3D的错误分析结果，评估各子任务对三维目标检测性能的影响，从而确定各子任务的重要性，指导梯度旋转模块的设计，使模型更关注对检测性能重要的子任务。该方法在自动驾驶数据集KITTI上验证了其有效性，显著提升了三维目标检测的精度。