基于并行图神经网络的3D点云目标检测

摘要

点云在目标检测等领域中有很重要的作用。目前对点云特征提取之前需要对点云进行预处理,通常的处理方法包括将点云投影到二维平面、利用栅格法将点云体素化或直接基于原始点云进行处理。这些方法都会损失一定的原始信息,直接处理点云的原始信息面临计算量很大的问题。为解决上述问题,设计了一个平行图卷积神经网络。在将点云转化为图的基础上,利用图卷积神经网络不同的卷积核来提取点云的特征,并通过提出的一种注意力机制进行不同层次的特征融合。提出的方法可以在最大程度上保留点云原始信息的基础上,从不同的角度提取图的特征。在KITTI数据集上的实验表明,所提出的方法是有效的,并且取得了较好的结果。