计算机应用研究

作者：王鑫威,张友兵,周奎,

单位：1.湖北汽车工业学院汽车工程师学院Sharing-X移动服务技术平台联合实验室,湖北十堰442000；2.荆楚理工学院,湖北荆门448000；

关键词：单目3D检测,自学习区域选择,边缘融合,数据增强,注意力机制,

基金：国家自然科学基金湖北省重大研发计划资助项目(2020AAA001)；湖北省重点研发计划资助项目(2020BAB099,2021BED004,2023BAB169)；；

提出了一种基于自学习区域选择与边缘聚焦的单目3D检测算法。不同于以往直接使用整个RoI进行3D属性学习，所提算法通过数据驱动的模型自学习机制选择有价值区域，抑制无关区域的负面影响。同时，针对边缘截断目标，所提算法通过建模截断目标分布特点进行边缘增强，提升对截断高频区域聚焦。此外，引入了一种结合空间一致性约束的数据增强方法，通过在cut-and-paste中加入空间约束，扩展符合成像原理的3D样本集。在KITTI数据集上实验表明，所提算法整体优于基线模型，且针对边缘截断目标相比基线模型精度提升29.8百分点。

来源：2025年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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