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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本发明提出了一种基于梯度和ShapleyAdditiveExplanation的二阶段激光雷达3D目标检测器的可解释性方法，流程框架如图1，能够高效地生成高质量的归因图，可视化点云中每个点对于模型预测结果的影响大小。通过基于梯度生成的归因图能够有效地定位对于目标检测器输出影响最大的点云区域。此外，结合聚类和ShapleyAdditiveExplanation进行二阶段增强，获取一个更加精细的归因图。本发明已应用于激光雷达3D目标检测可解释性分析系统中，能够高效地可视化展示输入点云中每个点对于模型预测结果的影响。
主权项：1.一种基于梯度和ShapleyAdditiveExplanation的二阶段激光雷达3D目标检测器的可解释性方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:利用梯度信息生成在鸟瞰图Bird’sEyeView,Bev平面的归因图，然后将Bev平面上的归因图投影到3D点云,得到3D点云对应归因图；S2:基于S1生成的归因图的总能量设置一个阈值，按照点云中的点在归因图中的能量大小降序排列，将点云中的点分割为两部分，其中前一部分的点云在归因图具有更高的能量，代表对于模型预测结果的贡献程度更大；S3:使用ConstrainedK-meansclustering算法，对S2中得到的前一部分的点云进行聚类，得到固定数量的超体素；S4:然后使用Shapleyadditiveexplanation方法计算每个超体素的贡献，来获取一个刻画更加精细的归因图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种用于激光雷达3D目标检测的可解释性分析方法
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