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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明提供一种自适应深度编码的多视图稀疏查询3D目标检测方法，属于基于图像的3D目标检测领域，输入环绕车身的N张图像，通过特征提取骨干网络进行特征提取，得到多尺度多视角特征。将提取到的特征送入自适应深度生成器生成自适应的深度间隔和深度概率，并计算每个深度间隔对应的中点，再将深度间隔中点和深度概率相乘求和得到自适应深度图。将自适应深度图结合相机内、外参数转换到3D空间坐标系，利用多层感知机生成自适应的位置编码嵌入向量。将嵌入向量与之前提取到的图像特征相加，送入解码器得到稀疏的查询结果。将查询结果送入定位检测头和分类检测头，分别定位出3D物体边界框和预测出物体类别。本发明使得检测结果更加优异。
主权项：1.一种自适应深度编码的多视图稀疏查询3D目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：STEP1：输入环绕车身的N张图像；STEP2：对输入的N张环绕车身的图像进行特征提取，通过特征提取骨干网络进行特征提取，得到多尺度多视角特征；STEP3：将提取到的多尺度多视角特征送入自适应深度生成器生成自适应的深度间隔和深度概率，再将深度间隔中点和深度概率相乘求和得到自适应深度图，具体计算如下： ；其中，代表在像素平面坐标为位置下的深度值，，是第j个深度间隔中点，为在像素平面坐标为位置下的第j个深度间隔的深度概率，R代表实数域，L代表预定义的深度间隔数量；STEP4：将自适应深度图结合相机内、外参数，结合图像平面坐标，转换到3D空间坐标系，生成三维坐标，并利用多层感知机生成自适应的位置编码嵌入向量；STEP5：将位置编码嵌入向量与STEP2中获得的多尺度多视角特征结合，送入解码器得到稀疏的查询结果；STEP6：将稀疏的查询结果送入定位检测头和分类检测头，定位出3D物体边界框，并预测出物体类别；STEP7：利用遵循先进先出原则的存储结构体存储历史帧信息，减少计算消耗的同时融合信息；STEP8：对STEP7中的存储结构体采用风格迁移策略，建立时序对齐模块，将存储的历史信息对齐到当前时刻，实现时序融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 一种自适应深度编码的多视图稀疏查询3D目标检测方法
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