基于稀疏卷积神经网络的3D物体检测方法及装置

摘要

本公开涉及一种基于稀疏卷积神经网络的3D物体检测方法及装置，所述稀疏卷积神经网络包括预处理子网络、稀疏卷积子网络及检测子网络，所述方法包括：通过预处理子网络，对待检测的3D图像进行预处理，得到第一特征图，待检测的3D图像是通过X射线对待检测的物体进行重建得到的；通过稀疏卷积子网络，对第一特征图进行特征提取，得到第二特征图；通过检测子网络，对第二特征图进行检测，得到3D图像的物体检测结果，物体检测结果包括物体的边界信息、物体的类别及物体置信度。本公开的实施例可实现端到端的3D图像的物体检测，不仅可节省计算资源，简化检测流程，还可提高3D物体检测的速度及准确性。