基于自学习区域选择与边缘聚焦的单目3D检测
Monocular 3d detection based on self-learning region selection and edge focus
1. 湖北汽车工业学院 汽车工程师学院 Sharing-X移动服务技术平台联合实验室, 湖北 十堰 442000
2. 荆楚理工学院, 湖北 荆门 448000
摘要
提出了一种基于自学习区域选择与边缘聚焦的单目3D检测算法。不同于以往直接使用整个ROI进行3D属性学习，本算法通过数据驱动的模型自学习机制选择有价值区域，抑制无关区域的负面影响。同时，针对边缘截断目标，算法通过建模截断目标分布特点进行边缘增强，提升对截断高频区域聚焦。此外，引入了一种结合空间一致性约束的数据增强方法，通过在Cut-and-Paste中加入空间约束，扩展符合成像原理的3D样本集。在KITTI数据集上实验表明，本方案整体优于基线模型和主流方法，且针对边缘截断目标相比基线模型精度提升29.8%。
基金项目
国家自然科学基金湖北省重大研发计划项目(2020AAA001)
湖北省重点研发计划项目(2020BAB099)
湖北省重点研发计划项目(2021BED004,2023BAB169)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0439
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第7期
发布历史
[2025-03-12] 优先出版
引用本文
王鑫威, 张友兵, 周奎. 基于自学习区域选择与边缘聚焦的单目3D检测 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0439. (Wang Xinwei, Zhang Youbing, Zhou Kui. Monocular 3d detection based on self-learning region selection and edge focus [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0439. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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