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申请/专利权人：天津工业大学
摘要：本发明涉及3D目标检测技术领域，公开了基于全局通道注意力优化的单目3D目标检测方法及系统，包括步骤：特征提取，将图像输入到改进DLA‑34网络模块，得到高维特征图；特征增强，通过FGCR模块所述高维特征图进行特征重组注意力优化以得到特征信息分明的特征图；深度值估计，特征图输入MVPI模块中，分别获得深度估计值和深度估计值，并将深度估计值和深度估计值基于不确定性融合法进行融合得到最终的深度估计值；3D属性提取，特征图输入检测头模块中，检测头模块对特征图经过特征编码，并对3D属性参数进行直接回归，并从中提取3D属性结果；提高了深度估计的精度；无需额外的辅助数据训练，在实际场景中有很高的适用性。
主权项：1.基于全局通道注意力优化的单目3D目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：特征提取，将包括车辆、行人或自行车的原始图像输入到改进DLA-34网络模块，得到高维特征图；S2：特征增强，通过FGCR模块所述高维特征图进行特征重组注意力优化以得到特征信息分明的特征图，其中分别表示所述高维特征图的高度和宽度，表示特征通道数量；S3：深度值估计，特征图输入MVPI模块中，分别获得深度估计值和深度估计值，并将深度估计值和深度估计值基于不确定性融合法进行融合得到最终的深度估计值；S4：3D属性提取，特征图输入检测头模块中，检测头模块对特征图经过特征编码，并对3D属性参数进行直接回归，并从中提取3D属性结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津工业大学 基于全局通道注意力优化的单目3D目标检测方法及系统
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