基于特征融合的改进型PointPillar点云目标检测

作     者：张勇 石志广 沈奇 张焱 张宇 ZHANG Yong;SHI Zhiguang;SHEN Qi;ZHANG Yan;ZHANG Yu

作者机构：国防科技大学电子科学学院ATR重点实验室湖南长沙410073 

出 版 物：《光学精密工程》 (Optics and Precision Engineering)

年 卷 期：2023年第31卷第19期

页      面：2910-2920页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.62075239) 

主　　题：小目标检测 点云稀疏 PointPillar 残差结构 多尺度特征融合 卷积注意力 

摘      要：针对PointPillar在自动驾驶道路场景下对点云稀疏小目标检测效果差的问题,通过引入一种多尺度特征融合策略和注意力机制,提出一种点云目标检测网络Pillar-FFNet。针对网络中的特征提取问题,设计了一种基于残差结构的主干网络;针对馈入检测头的特征图没有充分利用高层特征的语义信息和低层特征的空间信息的问题,设计了一种简单有效的多尺度特征融合策略;针对主干网络提取的特征图中信息冗余的问题,提出了一种卷积注意力机制。为验证所提算法的性能,在KITTI和DAIR-V2X-I数据集上进行实验。实验结果表明,所提出的算法在KITTI数据集上与PointPillar相比,汽车、行人和骑行者的平均精度最大提高分别为0.84%,2.13%和4.02%;在DAIR-V2X-I数据集上与PointPillar相比,汽车、行人和骑行者的平均精度最大提高分别为0.33%,2.09%和4.71%,由此证明了所提方法对点云稀疏小目标检测的有效性。