HetGNN-3D:基于異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的3D目標(biāo)檢測(cè)優(yōu)化模型

摘要： 3D感知是自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的核心問(wèn)題，傳感器融合可以綜合利用激光雷達(dá)和攝像機(jī)的優(yōu)點(diǎn)以達(dá)到更高的3D目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率.傳感器融合涉及點(diǎn)云到圖像對(duì)準(zhǔn)問(wèn)題，預(yù)先對(duì)傳感器標(biāo)定可以得到點(diǎn)到圖像位置的投影關(guān)系，然而這種對(duì)準(zhǔn)方式受傳感器相對(duì)位置偏移與采集時(shí)間偏移影響而在干擾下對(duì)模型產(chǎn)生負(fù)面影響.針對(duì)該問(wèn)題，本文把場(chǎng)景中實(shí)體在各個(gè)傳感器下的不同表達(dá)作為不同對(duì)象，以對(duì)象為節(jié)點(diǎn)建立包含兩類節(jié)點(diǎn)與三類邊的...