山东大学学报(工学版)

作者：万鹏

单位：南京理工大学计算机科学与工程学院, 江苏 南京 210094

关键词：深度学习,3D点云数据,目标检测,检测精度,F-PointNet模型,

针对目前3D点云目标检测模型检测精度不高的问题,研究使用直接处理点云数据的F-PointNet模型检测汽车、行人和骑车人,并对模型进行微调,进一步提升模型的目标检测精度。试验中使用不同的参数初始化、$\ell $2正则化和修改卷积核数的方法对模型进行测试。试验结果表明, Xavier参数初始化方法收敛速度比截断正态分布方法快0.09 s,同时汽车和骑车人检测精度分别高出大约3%和2%;增加$\ell $2正则化,行人检测精度和骑车人检测精度可提高大约2%和1%;对T-Net(Transfrmer Networks)第一层卷积层的卷积核数减少为128后,汽车和骑车人检测精度分别提高了大约1%和2%,表明本模型能有效地提升目标检测精度。

来源：2019年第5期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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