基于图神经网络与动态采样的三维目标检测算法
摘要
现有多数三维目标检测方法在检测远距离目标时容易发生漏检，并且在小目标类别的检测精度方面表现不佳。针对这些问题，提出了一种基于图神经网络与动态采样的三维目标检测算法。在候选框生成阶段，采用图特征增强模块强化柱状特征之间的语义信息，从而生成高质量的伪图像。在关键点采样阶段，设计了一种动态采样策略，不仅提升了采样效率，还增加了前景点的比例，并结合动态最远体素采样方法以确保关键点分布的均匀性。在候选框细化阶段，利用多尺度图池化模块提取丰富的局部特征，最后通过自适应模块融合局部信息与关键点信息，增强了特征表达能力。基于KITTI数据集的实验结果表明，所提算法在行人和骑行者的平均精度均值（mAP）分别达到了56.08%和77.65%，较基准算法PointPillars分别提升了12.29百分点和10.04百分点。此外，该算法在远距离目标识别方面也表现出更高的精度，验证了其在远距离目标检测和小目标类别检测中的有效性。
引用本文（GB/T 7714）
钟凯 Zhong Kai, 陈颖 Chen Ying, 颜承志 Yan Chengzhi, 等. 基于图神经网络与动态采样的三维目标检测算法[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2025.
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