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基于層級(jí)圖網(wǎng)絡(luò)的圖卷積:用點(diǎn)云完成3D目標(biāo)檢測(cè)

來(lái)源: 中電網(wǎng)
2020-09-14
類別:技術(shù)信息
eye 37
文章創(chuàng)建人 拍明

原標(biāo)題:基于層級(jí)圖網(wǎng)絡(luò)的圖卷積:用點(diǎn)云完成3D目標(biāo)檢測(cè)

基于層級(jí)圖網(wǎng)絡(luò)的圖卷積(HGNet)在點(diǎn)云3D目標(biāo)檢測(cè)中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì),通過(guò)層級(jí)圖建模有效捕捉點(diǎn)云的局部形狀、多級(jí)語(yǔ)義和全局場(chǎng)景信息,解決了傳統(tǒng)方法在處理稀疏點(diǎn)云時(shí)語(yǔ)義信息捕捉不足的問(wèn)題。以下是對(duì)其核心機(jī)制和優(yōu)勢(shì)的詳細(xì)分析:

核心機(jī)制

  1. 層級(jí)圖網(wǎng)絡(luò)(HGNet)結(jié)構(gòu)
    HGNet由三部分組成:基于圖卷積的U形網(wǎng)絡(luò)(GU-net)、候選生成器和候選推理模塊(ProRe Module)。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)以端到端方式訓(xùn)練,充分捕獲點(diǎn)云的局部形狀信息、多級(jí)語(yǔ)義和全局場(chǎng)景信息。

  2. 形狀注意圖卷積(SA-GConv)
    SA-GConv通過(guò)建模點(diǎn)的相對(duì)幾何位置來(lái)描述物體形狀。對(duì)于點(diǎn)集X中的每個(gè)點(diǎn),SA-GConv通過(guò)聚合其相鄰點(diǎn)的特征來(lái)生成新的點(diǎn)特征。這種方法有效地捕捉了點(diǎn)云中對(duì)象的形狀信息,解決了點(diǎn)云稀疏性導(dǎo)致的語(yǔ)義信息缺失問(wèn)題。

  3. GU-net與多級(jí)特征生成
    GU-net通過(guò)下采樣和上采樣模塊生成包含多級(jí)語(yǔ)義的特征金字塔。下采樣模塊使用最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣(FPS)和K最近鄰(KNN)構(gòu)建局部區(qū)域,再通過(guò)SA-GConv更新特征。上采樣模塊則通過(guò)SA-GConv執(zhí)行特征傳播,生成多尺度特征圖。這些多級(jí)特征為候選生成提供了豐富的語(yǔ)義信息。

  4. 候選生成器與ProRe模塊
    候選生成器以改進(jìn)的投票模塊為核心,將多級(jí)特征轉(zhuǎn)換為相同的特征空間,并通過(guò)FPS保留投票點(diǎn),融合多級(jí)特征以預(yù)測(cè)邊界框及其類別。ProRe模塊則通過(guò)合并和傳播候選特征,利用全局場(chǎng)景語(yǔ)義提高檢測(cè)性能。

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優(yōu)勢(shì)分析

  1. 有效捕捉點(diǎn)云特征
    HGNet通過(guò)SA-GConv和GU-net的設(shè)計(jì),充分利用了點(diǎn)云的相對(duì)幾何位置和多級(jí)語(yǔ)義信息,解決了傳統(tǒng)方法在處理稀疏點(diǎn)云時(shí)語(yǔ)義信息捕捉不足的問(wèn)題。

  2. 提高檢測(cè)性能
    在SUN RGB-D和ScanNet-V2兩個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,HGNet的表現(xiàn)優(yōu)于現(xiàn)有方法。其通過(guò)層級(jí)圖建模學(xué)習(xí)語(yǔ)義,能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)3D邊界框。

  3. 端到端訓(xùn)練
    HGNet以端到端的方式進(jìn)行訓(xùn)練,簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)方法中復(fù)雜的多階段處理流程,提高了訓(xùn)練效率和檢測(cè)速度。

  4. 適應(yīng)復(fù)雜場(chǎng)景
    HGNet通過(guò)融合多級(jí)特征和全局場(chǎng)景信息,能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜場(chǎng)景中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù),如在點(diǎn)云中只體現(xiàn)出很小一部分表面的點(diǎn)的情況下,仍能正確識(shí)別目標(biāo)。


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