[发明专利]一种基于动态卷积的单目3D目标检测方法在审
| 申请号： | 202111558081.3 | 申请日： | 2021-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN114266900A | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 渠慎明;杨鑫钰;陈芳;刘苏晨;李涵;段玉春;刘强 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/32;G06K9/62;G06T7/55;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州联科专利事务所(普通合伙) 41104 | 代理人： | 王聚才 |
| 地址： | 475001*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于动态卷积的单目3D目标检测方法，提出了基于深度图生成的动态卷积层，采用以RGB图像数据作为输入，然后采用densedepth网络生成深度图，将生成的深度图经过滤波器生成网络训练生成动态卷积层的卷积核，并将其运用到特征提取网络的动态卷积层中，使特征提取可以考虑到深度信息。将生成的最终特征图作为2D‑3D检测器的输入，预测得到2D、3D框坐标值，然后经过非极大值抑制和数据转换来完成2D、3D框回归以得到最终结果。本发明利用动态卷积网络代替传统的2D全卷积，动态卷积的卷积核由输入图像的深度图中自动学习。解决了不能同时利用了深度信息和语义信息的问题。提高了单目3D目标检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 动态 卷积 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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