基于稀疏自注意力图神经网络的三维目标检测 - 彭志辰; 封岸松; 王天柱; 邵鑫喆; 库涛 (计算机工程与应用, 2025)
TP391; 三维目标检测是自动驾驶环境感知中最重要的技术之一.为了解决远距离漏检问题,提升三维目标检测的效果,提出一种基于稀疏自注意力图神经网络的三维目标检测方法(SSA-GNN),在采样关键点阶段,提出动态区域并行采样法,通过采样区域过滤,场景划分为扇区,融合动态最远体素采样的方式,以保持关键点均匀分布、加速采样同时提升前景点比例.在细化建议框阶段,利用图神经网络在点之间建立联系,通过迭代的消息传递来更好地建模上下文信息和聚合领域信息,并改进多头自注意机制来更好地关注特征聚合后领域中的重要关系,从而提高算法检测性能.SSA-GNN在KITTI公开数据集上进行测试,与基线网络PointPillars、SECOND和PointRCNN相比,在困难等级指标下,Car类平均精度分别提升了 7.95、5.50、6.94个百分点,结果表明SSA-GNN可有效提升三维目标检测性能.