[发明专利]图卷积网络系统和基于图卷积网络系统的3D物体检测方法有效
| 申请号： | 202110369721.X | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN112801059B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 杨光远;黄瑾;张凯;丁冬睿 | 申请（专利权）人： | 广东众聚人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510000 广东省珠海*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图卷积网络系统和基于图卷积网络系统的3D物体检测方法。所述系统包括：形状语义提取模块，用于建模图像的点云特征中点的几何位置；多层感知器，与形状语义提取模块连接，用于利用多层图卷积神经网络提取多级语义特征，并使用注意力机制来过滤多级语义特征；提案生成器，与多层感知器连接，用于汇总多级语义特征，加权生成初级提案；提案推理模块，与提案生成器连接，用于利用全局语义特征和初级提案预测图像中物体的3D边界框和语义类别。本发明有效增益整个图卷积网络系统的检测性能，提高了3D物体检测的精度，使得深度网络的可解释性更强。 | ||
| 搜索关键词： | 图卷 网络 系统 基于 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
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