基于多模态融合的三维目标检测方法设计与实现
这是一篇关于三维目标检测,双线性池化,多模态,特征融合的论文, 主要内容为三维目标检测是三维环境感知与重建的关键技术,是机器与世界交互的基石,在自动驾驶、自主导航、智能机器人等场景中有着极具广阔的应用前景。与二维目标检测相比,三维目标检测不仅仅需要识别出目标物体的类型,还需要识别出物体的精确位置。从信息论角度看,点云、图像的单模态数据难以胜任三维目标检测任务,因此,需要集成多种模态数据进行特征信息互补增强。本文旨在针对多模态三维目标检测研究中关于模态数据表征与对齐、融合强化关联特征、均衡多任务目标函数权重等问题展开研究,设计具备高精度、高鲁棒性的三维目标检测算法模型。首先,针对模态数据表征与对齐、融合强化关联特征问题,本文基于Faster-RCNN、PointNet2实现图像与点云模态数据的特征表示,使用维度降级层实现特征对齐,并通过双线性池化融合方法融合特征,提出了一种基于双线性池化融合的三维目标检测方法。该方法的融合算法通过模态特征差异性度量函数,最小化特征分布差异,将不同模态的关联特征协同演化,实现了模态特征互补增强的目的。通过实验对比证明了,该模型在SUNRGB-D数据集上,从关联特征的角度点云和图像特征具备互补性质,并在各类别上的检测准确率都有提升。其次,针对均衡多任务目标函数权重问题,本论文在动态调整模态模型权重算法上,设计了基于模型学习状态FOG度量指标的同步控制方法。FOG指标反映了模型的拟合能力、过拟合能力、泛化能力,该方法通过衡量当前模型FOG值,动态更新各子目标函数的权重值。该方法还引入了限定解约束条件,缩小求解空间,实现增加较小计算量,达到更优的多任务学习权重解。在SUNRGB-D数据集上,实验对比证明了该方法相较于固定权重方法的检测效果具有一定程度的提升。最后,本文设计并实现了多模态算法模型支撑系统,依托该系统可以实现对模型设计、训练、部署、监控的全生命周期管理。在该系统上,可以通过图形化界面的方式完成多模态模型的设计,和通过任务的形式实现对模型的部署、监控与管理。该系统为相关领域的科学研究提供了一个便捷工具。纵观本文,首先针对多模态三维目标检测的研究背景与意义进行阐述,介绍了该研究领域的研究现状和相关技术。然后,从应用场景需求出发,展开算法研究与实验,并完成了系统的详细设计与实现。最后总结了本文的工作内容,并对未来的扩展研究进行了展望。
基于Kinect的室内场景中多类三维目标检测方法研究
这是一篇关于三维目标检测,室内场景,RGB-D数据,注意力机制的论文, 主要内容为近年来,随着卷积神经网络的发展以及三维数据获取技术的日趋成熟,三维目标检测技术得到了广泛的应用。深度摄像机拥有完整丰富的深度图信息,因此被广泛研究和应用于面向室内场景的三维目标检测任务中。Kinect传感器采集的RGB-D图像中既有能够全面表示目标颜色和轮廓的RGB图像信息,也有能够表示目标物体和深度传感器之间距离的深度信息。本文主要针对复杂室内场景,开展基于RGB-D图像的三维目标检测理论和应用研究。本文的主要贡献如下:(1)为了更好地开展后续的RGB-D目标检测器有监督训练,自主开发了一个三维点云可视化与标注工具软件。该软件能对三维点云数据进行可视化查看,并对其中的目标物体进行准确的标注,支持多种标注格式的导出,方便目标检测算法引擎之间的交互。(2)针对现有的室内场景RGB-D目标检测方法F-Point Net中由于目标掩模预测结果不精确而导致的有用信息丢失的问题,本文提出一种改进的F-Point Net网络模型,在模型的3D点云实例分割网络和3D边界框评估网络结构中加入注意力机制,优化了其卷积层的特征提取能力。通过对比实验和消融实验结果证明,改进的F-Point Net方法的检测精度有了进一步的提升。(3)针对当前室内场景RGB-D目标检测方法Im Vote Net中难以解决处理全局信息、提高运算效率和增强模型泛化能力的问题,本文基于Im Vote Net框架提出了一种融合Point Transformer结构的3D目标检测方法。将Point Transformer机制融入到点云特征提取阶段的Pointnet++网络中。实验结果表现,相较于传统点云特征提取方法,融入Point Transformer机制可以提供更加精确的特征描述,从而进一步提高目标检测的准确率。
基于多模态融合的三维目标检测方法设计与实现
这是一篇关于三维目标检测,双线性池化,多模态,特征融合的论文, 主要内容为三维目标检测是三维环境感知与重建的关键技术,是机器与世界交互的基石,在自动驾驶、自主导航、智能机器人等场景中有着极具广阔的应用前景。与二维目标检测相比,三维目标检测不仅仅需要识别出目标物体的类型,还需要识别出物体的精确位置。从信息论角度看,点云、图像的单模态数据难以胜任三维目标检测任务,因此,需要集成多种模态数据进行特征信息互补增强。本文旨在针对多模态三维目标检测研究中关于模态数据表征与对齐、融合强化关联特征、均衡多任务目标函数权重等问题展开研究,设计具备高精度、高鲁棒性的三维目标检测算法模型。首先,针对模态数据表征与对齐、融合强化关联特征问题,本文基于Faster-RCNN、PointNet2实现图像与点云模态数据的特征表示,使用维度降级层实现特征对齐,并通过双线性池化融合方法融合特征,提出了一种基于双线性池化融合的三维目标检测方法。该方法的融合算法通过模态特征差异性度量函数,最小化特征分布差异,将不同模态的关联特征协同演化,实现了模态特征互补增强的目的。通过实验对比证明了,该模型在SUNRGB-D数据集上,从关联特征的角度点云和图像特征具备互补性质,并在各类别上的检测准确率都有提升。其次,针对均衡多任务目标函数权重问题,本论文在动态调整模态模型权重算法上,设计了基于模型学习状态FOG度量指标的同步控制方法。FOG指标反映了模型的拟合能力、过拟合能力、泛化能力,该方法通过衡量当前模型FOG值,动态更新各子目标函数的权重值。该方法还引入了限定解约束条件,缩小求解空间,实现增加较小计算量,达到更优的多任务学习权重解。在SUNRGB-D数据集上,实验对比证明了该方法相较于固定权重方法的检测效果具有一定程度的提升。最后,本文设计并实现了多模态算法模型支撑系统,依托该系统可以实现对模型设计、训练、部署、监控的全生命周期管理。在该系统上,可以通过图形化界面的方式完成多模态模型的设计,和通过任务的形式实现对模型的部署、监控与管理。该系统为相关领域的科学研究提供了一个便捷工具。纵观本文,首先针对多模态三维目标检测的研究背景与意义进行阐述,介绍了该研究领域的研究现状和相关技术。然后,从应用场景需求出发,展开算法研究与实验,并完成了系统的详细设计与实现。最后总结了本文的工作内容,并对未来的扩展研究进行了展望。
基于深度学习的三维目标检测
这是一篇关于三维目标检测,注意力机制,Transformer,图卷积,特征融合的论文, 主要内容为三维目标检测是机器感知的关键技术之一,用于解释周围环境,检测周围物体的三维信息。它被广泛应用于自动驾驶、智慧城市以及智能机器人等实际应用中。然而,在三维目标检测中,由于点云特征信息易丢失导致检测性能下降。为此提出将多尺度特征融合输入到三维目标检测网络中,以实现检测性能的提升。首先,通过分析国内外三维目标检测的方法与框架,确立以栅格化点云数据作为本文三维目标检测网络的输入。在后续点云目标检测的研究中,发现现有特征提取方法易造成缺少点云特征信息的问题。因此提出以注意力机制和图卷积加强对全局及局部的特征提取的方法,并进一步分析了改进的方向。其次,在注意力机制的改进上,选取现在全局特征提取表现优异的Transformer进行改进,将改进网络命名为DRPT。创建了一个应用于点云上的Transformer网络,该网络利用自注意力机制建立点云数据之间的关联性。然后通过双随机矩阵进行归一化操作,提升对全局特征的提取。为验证其优越性,在数据集Model Net40、Shape Net Part上进行实验,与基准网络在相比DRPT将检测精度分别提升5.6%和5.5%。同时对增强局部特征提取的图卷积进行改进,将改进网络命名为3DGGCN。该网络首先插入栅格查询模块,可以在保持局部信息完整的同时,进一步提高局部特征的准确性和稳定性。并在后续引入可变形卷积核,可以根据点云的数量来产生卷积核的变化,进一步提高了点云的特征提取能力。为验证改进模型在处理大型点云场景能力的优越性,选取数据集Semantickitti、Semantic3D进行实验,发现与基准网络相比3DGGCN将精度分别提升3.9%和6.2%。改进模型相较于基准模型在各方面都有了较大的提升。最后,将针对注意力机制和图卷积的改进融合到一起形成特征增强层,并结合Point Pillars网络实现了三维目标检测,将改进网络命名为TG-Pillars。该网络利用DRPT和3DGGCN分别进行点云全局和局部特征的提取,并将两种特征进行多尺度特征融合,以解决三维目标检测网络中缺乏几何特征的问题。TG-Pillars在KITTI数据集上进行了验证,该模型将车辆级精度提高了2.16%,行人级精度提高了3.84%,自行车级精度提高了2.09%。在后续的实地应用中,将模型应用于ROS中实现实时的激光雷达点云目标检测。这意味着该模型在自动驾驶、智慧城市以及智能机器人等多种实际应用中具有广泛的应用前景。
基于多模态融合的三维目标检测方法设计与实现
这是一篇关于三维目标检测,双线性池化,多模态,特征融合的论文, 主要内容为三维目标检测是三维环境感知与重建的关键技术,是机器与世界交互的基石,在自动驾驶、自主导航、智能机器人等场景中有着极具广阔的应用前景。与二维目标检测相比,三维目标检测不仅仅需要识别出目标物体的类型,还需要识别出物体的精确位置。从信息论角度看,点云、图像的单模态数据难以胜任三维目标检测任务,因此,需要集成多种模态数据进行特征信息互补增强。本文旨在针对多模态三维目标检测研究中关于模态数据表征与对齐、融合强化关联特征、均衡多任务目标函数权重等问题展开研究,设计具备高精度、高鲁棒性的三维目标检测算法模型。首先,针对模态数据表征与对齐、融合强化关联特征问题,本文基于Faster-RCNN、PointNet2实现图像与点云模态数据的特征表示,使用维度降级层实现特征对齐,并通过双线性池化融合方法融合特征,提出了一种基于双线性池化融合的三维目标检测方法。该方法的融合算法通过模态特征差异性度量函数,最小化特征分布差异,将不同模态的关联特征协同演化,实现了模态特征互补增强的目的。通过实验对比证明了,该模型在SUNRGB-D数据集上,从关联特征的角度点云和图像特征具备互补性质,并在各类别上的检测准确率都有提升。其次,针对均衡多任务目标函数权重问题,本论文在动态调整模态模型权重算法上,设计了基于模型学习状态FOG度量指标的同步控制方法。FOG指标反映了模型的拟合能力、过拟合能力、泛化能力,该方法通过衡量当前模型FOG值,动态更新各子目标函数的权重值。该方法还引入了限定解约束条件,缩小求解空间,实现增加较小计算量,达到更优的多任务学习权重解。在SUNRGB-D数据集上,实验对比证明了该方法相较于固定权重方法的检测效果具有一定程度的提升。最后,本文设计并实现了多模态算法模型支撑系统,依托该系统可以实现对模型设计、训练、部署、监控的全生命周期管理。在该系统上,可以通过图形化界面的方式完成多模态模型的设计,和通过任务的形式实现对模型的部署、监控与管理。该系统为相关领域的科学研究提供了一个便捷工具。纵观本文,首先针对多模态三维目标检测的研究背景与意义进行阐述,介绍了该研究领域的研究现状和相关技术。然后,从应用场景需求出发,展开算法研究与实验,并完成了系统的详细设计与实现。最后总结了本文的工作内容,并对未来的扩展研究进行了展望。
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