【摘 要】
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针对聚合视图目标检测（aggregate view object detection, AVOD）这种多传感器融合检测算法中锚框不准确、特征提取以及融合不充分等因素造成检测精度不高的问题，提出了一种优化算法：首先利用K-means++代替K-means生成三维锚框；然后以引入inception模型的GoogLeNet网络进行特征提取；最后加入注意力机制进行特征融合；并且通过调整学习率、权重衰减系数
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院
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针对聚合视图目标检测（aggregate view object detection, AVOD）这种多传感器融合检测算法中锚框不准确、特征提取以及融合不充分等因素造成检测精度不高的问题，提出了一种优化算法：首先利用K-means++代替K-means生成三维锚框；然后以引入inception模型的GoogLeNet网络进行特征提取；最后加入注意力机制进行特征融合；并且通过调整学习率、权重衰减系数等超参数来提高检测精度。为了验证算法的有效性，在KITTI数据集上进行了车辆目标检测实验，结果表明，与AVOD算法相比，优化算法的鸟瞰视图（bird′s eye view, BEV）检测和3D检测的平均精度都有明显提高。
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