基于多通道交叉注意力融合的三维目标检测算法OA北大核心CSTPCD

针对现有单阶段三维目标检测算法对点云下采样特征利用方式单一、特征对长程上下文信息的聚合程度无法满足算法性能提升需求的问题,本文提出了基于多通道交叉注意力融合的单阶段三维目标检测算法。首先,设计通道交叉注意力模块用于融合下采样特征,可基于交叉注意力机制在通道层面上增强多尺度特征对不同感受野下长程空间信息的表达能力;然后,提出级联特征激励模块,结合原始下采样特征对通道交叉注意力加权特征进行级联激励,提升算法对关键空间特征的学习能力。在公共自动驾驶数据集KITTI上进行了大量实验并与主流算法对比,本文算法作为单阶段目标检测算法,在车辆类别3个难度级别上的检测准确率分别为91.34%、79.85%和75.98%,较基线算法分别提升了4.83%、3.26%和3.32%。实验结果证明了本文算法及所提模块在三维目标检测任务上的有效性和先进性。