基于点云深度学习的3D目标检测

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针对目前利用点云进行3D目标检测的研究较少和检测精度不高的问题,利用Frustum-Pointnets模型实现基于点云的3D目标检测,并在该模型的基础上进行改进,选用不同的激活函数和参数初始化方法进行组合对比,进一步提高模型的精度。实验表明:在选用Swish激活函数和He参数初始化方法时汽车平均检测精度提高了0.31%,行人平均检测精度提高了0.41%,骑车人平均检测精度提高了5.5%。因此改进后的模型能有效提高检测的精度,使得模型能够应用在复杂的场景中。
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