一种两阶段3D目标检测方法、系统、介质及终端
知识产权简介
本发明提供一种两阶段3D目标检测方法，包括：提取原始机载激光雷达LiDAR点云基于pillar的分层稀疏骨干特征；基于所述分层稀疏骨干特征，引入特征金字塔FPN到第一阶段区域候选网络RPN生成高质量的3D区域提议；基于所述分层稀疏骨干特征，分别使用高分辨率且稀疏的backbone特征和低分辨率且稠密的语义特征构造指定分辨率的池化特征，用于在鸟瞰图BEV空间下的第二阶段3D区域候选精炼，生成3D目标检测结果。本发明充分挖掘Pillar表示对几何结构特征，利用计算机视觉领域的基本组件FPN提升小目标检测性能，并在BEV空间中利用双线性插值的RoI池化完成目标检测，提高检测质量。