仪器仪表学报

作者：曹杰程，陶重犇

单位：曹杰程,1. 苏州科技大学电子与信息工程学院,,陶重犇,1. 苏州科技大学电子与信息工程学院，2. 清华大学苏州汽车研究院,

关键词：3D目标检测;立体视觉;关键点检测;稀疏锚点;实例分割

基金：国家自然科学基金(61801323)、苏州市民生科技项目(SS2019029)、中国博士后科学基金(2021M691848)项目资助

针对当前基于锚的双目3D目标检测算法存在的锚点数量选取较多,从而影响在线计算速度的问题,提出了一种基于StereoRCNN的锚引导3D目标检测算法FGASRCNN。在第1阶段中,输入左右图像分别生成相应的概率图以生成稀疏锚点及稀疏锚框,再通过将左右锚作为一个整体生成2D预选框。第2阶段的关键点生成网络利用稀疏锚点信息生成关键点热图,并结合立体回归器融合生成3D预选框。针对原始图像在卷积后会出现像素级信息丢失的问题,通过MaskBranch生成的实例分割掩模结合实例级视差估计进行像素级优化。实验表明,在没有任何深度和位置先验信息输入的情况下,此方法依旧可以在减少计算量的同时保持较高的召回率。具体来说,此方法在以0.7为阈值的3D目标检测上平均精度为44.07%。相比于StereoRCNN,本文方法在平均精度上提高了4.5%。与此同时,此方法的整体运行时间较StereoRCNN缩短了0.09s。

来源：2021年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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