本发明属于计算机深度强化学习、模式识别领域，具体涉及了一种基于形状注意力机制的三维目测检测方法、系统、装置，旨在解决单阶段检测器精度低于两阶段检测器，而两级检测器耗时大、不适用于实时系统的问题。本发明包括：通过三维网格体素表示点云数据；提取特征并编码空间稀疏特征图；投影到顶视图后提取不同尺度特征；采用反卷积层合并特征；通过注意力权重及卷积编码层提取形状注意力特征图；通过目标分类网络和回归定位网络获取目标类别和目标位置、尺寸、方向。本发明使用基于距离约束的采样策略以及基于形状先验的注意力机制，缓解数据分布不均匀导致的不稳定，改善单阶段检测器缺乏形状先验的问题，精度高、耗时短、实时性强、鲁棒性好。
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“基于形状注意力机制的三维目测检测方法、系统、装置” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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