基于迭代式自主学习的三维目标检测

为了提高基于双目视觉的三维目标检测的精度与鲁棒性,提出了一种基于迭代式自主学习的三维目标检测算法。首先,为了给三维目标检测任务提供更精准的目标点云信息,提出了一种基于迭代式自主学习的视差估计算法,通过迭代地增加目标区域的视差监督信号以及引入选择性优化策略,提高了视差估计在目标区域中的准确性。其次,在网络结构中,提出了一种自适应特征融合机制,将不同模态信息的特征进行自适应融合,进而得到准确且稳定的目标检测结果。结果表明,与近年来较流行的基于视觉系统的算法相比,所提出的三维目标检测算法在检测精度上有较大提升。