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2025-11-21 发布于广东
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Res2Net与PointPillars特征的3D目标检测方法

文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.23D目标检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3PointPillars特征简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4Res2Net网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.5本文主要工作与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.12D目标检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.23D目标检测方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3基于点云的3D目标检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.4Res2Net在计算机视觉中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

基于Res2Net与PointPillars的3D目标检测模型．．．．．．．．．．．．．．26

3.1模型整体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.2PointPillars特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.2.1点云下采样．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.2.2特征哈希．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.3Res2Net骨干网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.3.1Res2Net网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.3.2残差学习机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.4特征融合与预测模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.4.1多尺度特征融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.4.23D目标分类与回归．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.1数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.2训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

4.2.1网络初始化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

4.2.2损失函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

4.2.3优化器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

4.3评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

5.1模型在公开数据集上的性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

5.2与其他方法的对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

5.2.1不同骨干网络的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77

5.2.2不同特征提取方法的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81

5.3参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83

5.3.1PointPillars参数分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

5.3.2Res2Net参数分析

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