融合深度残差网络和注意力机制的3D目标检测

针对Frustum-PointNets的实例分割网络结构单一且卷积深度较深、易出现特征丢失和过拟合，检测准确率较低的问题，提出了一种改进的Frustum-PointNets网络。该网络首先构建深度残差网络并融入实例分割网络，提高特征提取能力，解决深层网络的退化问题；引入双重注意力网络以增强特征，提高分割效果；运用Log-Cosh Dice Loss解决样本不均衡，加快网络训练；使用Mish激活函数保留特征信息；最后基于Kitti和SUN RGB-D两个数据集进行实验验证本文算法的有效性。实验结果表明，本文算法相对于Frustum-PointNets，在Kitti数据集中，3D框检测精度提高了0.2%～13.0%；鸟瞰图的3D框检测精度提高了0.2%～11.3%。在SUN RGB-D数据集中，本文算法的3D框检测精度提高了0.6%～16.2%，平均检测精度（m AP）提高了4.4%。实验验证，本文算法在室外和室内场景中获得较好的目标检测及分割效果。