[发明专利]基于自标注训练样本的三维目标检测方法、系统及装置有效
| 申请号： | 202011146504.6 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112257605B | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 张兆翔;张驰;杨振 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉、模式识别和机器学习领域，具体涉及了一种基于自标注训练样本的三维目标检测方法、系统及装置，旨在解决真实带标签数据获取难度大、代价高，而虚拟数据训练的模型无法适应真实场景的问题。本发明包括：通过训练好的模型进行输入图像序列的三维目标检测，其中，模型训练方法包括：向CARLA模拟器中嵌入高质量的模型；通过基于激光雷达引导的采样算法对CARLA模拟器生成的点云数据样本进行增强；以三维目标检测器VoxelNet为基础，通过引入体素级别和锚点级别的领域自适应模块进行领域偏移的对齐，并且增加一致性约束来搭建领域自适应的三维目标检测器DA‑VoxelNet。本发明使得由虚拟数据训练的三维目标检测模型能够适应真实场景，检测效果好、精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 标注 训练 样本 三维 目标 检测 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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