[发明专利]基于YOLO的端到端三维物体检测方法有效
| 申请号： | 201811612659.7 | 申请日： | 2018-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN109829476B | 公开（公告）日： | 2023-02-10 |
| 发明（设计）人： | 沈大勇;翟天亨;王晓;刘胜 | 申请（专利权）人： | 青岛中科慧畅信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙) 37247 | 代理人： | 马千会 |
| 地址： | 266500 山东省青岛市高新技*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于YOLO的端到端三维物体检测方法。基于YOLO的端到端三维物体检测方法，包括以下步骤：对点云图像进行标注，获取标注后的点云图像数据集；构建基于YOLO的端到端三维物体检测网络模型；将点云图像数据集作为所述基于YOLO的端到端三维物体检测网络模型的训练样本和测试样本；将训练样本输入所述的基于YOLO的端到端三维物体检测网络模型中进行训练，达到训练指定次数或者Loss曲线不再下降且精度不再提高为止，将训练好的模型保存；然后将测试样本输入至保存好的网络模型中，网络即会输出三维物体检测结果。本发明的基于YOLO的端到端三维物体检测方法，比现有的三维物体检测方法更完善，训练难度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 yolo 端到端 三维 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于YOLO的端到端三维物体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对点云图像进行标注，获取标注后的点云图像数据集；步骤二：构建基于YOLO的端到端三维物体检测网络模型；将点云图像数据集作为所述基于YOLO的端到端三维物体检测网络模型的训练样本和测试样本；步骤三：将训练样本输入所述的基于YOLO的端到端三维物体检测网络模型中进行训练，达到训练指定次数或者Loss曲线不再下降且精度不再提高为止，将训练好的模型保存；然后将测试样本输入至保存好的网络模型中，网络即会输出三维物体检测结果。
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