一种基于动态卷积的单目3D目标检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明是一种基于动态卷积的单目3D目标检测方法，提出了基于深度图生成的动态卷积层，采用以RGB图像数据作为输入，然后采用densedepth网络生成深度图，将生成的深度图经过滤波器生成网络训练生成动态卷积层的卷积核，并将其运用到特征提取网络的动态卷积层中，使特征提取可以考虑到深度信息。将生成的最终特征图作为2D‑3D检测器的输入，预测得到2D、3D框坐标值，然后经过非极大值抑制和数据转换来完成2D、3D框回归以得到最终结果。本发明利用动态卷积网络代替传统的2D全卷积，动态卷积的卷积核由输入图像的深度图中自动学习。解决了不能同时利用了深度信息和语义信息的问题。提高了单目3D目标检测的精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于动态卷积的单目3D目标检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114266900A
申请号 ：
CN202111558081.3
公开（公告）日 ：
2022-04-01
申请日 ：
2021-12-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
渠慎明杨鑫钰陈芳刘苏晨李涵段玉春刘强
申请人 ：
河南大学
申请人地址 ：
河南省开封市明伦街85号
代理机构 ：
郑州联科专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
王聚才
优先权 ：
CN202111558081.3
主分类号 ：
G06V10/44
IPC分类号 ：
G06V10/44 G06V10/764 G06V10/82 G06V10/32 G06K9/62 G06T7/55 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-19 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/44
申请日 : 20211220
申请日 : 20211220
2022-04-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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