基于點(diǎn)云圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的3D 目標(biāo)檢測(cè)

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摘要：隨著激光雷達(dá)傳感器的快速發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)算法從傳統(tǒng)的2D 檢測(cè)快速轉(zhuǎn)向3D 檢測(cè)。然而，激光雷達(dá)產(chǎn)生的點(diǎn)云是不規(guī)則和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法對(duì)其進(jìn)行處理。基于此提出了一種新穎的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠更好地利用數(shù)據(jù)的幾何關(guān)系和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)直接從點(diǎn)云中學(xué)習(xí)特征以進(jìn)行3D 目標(biāo)檢測(cè)。首先將原始激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣，再進(jìn)行固定半徑鄰域圖的構(gòu)建，隨后設(shè)計(jì)了一個(gè)新型的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行編碼來(lái)預(yù)測(cè)圖中每個(gè)頂點(diǎn)所屬對(duì)象的類別和形狀。（剩余14235字）