【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能领域中的计算机视觉、深度学习等，可应用于自动驾驶、虚拟现实、工业自动化以及安防等场景，尤其涉及一种目标检测方法、装置和电子设备。
技术介绍
1、在很多场景中，需要进行三维(3-dimension，3d)目标检测。例如在自动驾驶场景中，需要通过3d目标检测辅助车辆精确地识别和定位路面上的行人、车辆、障碍物等目标，然后将检测结果提供给自动驾驶系统进行决策和控制。又例如在工业自动化场景中，工业机器人需要通过3d目标检测进行精确定位和控制；生产线上的产品需要通过3d检测进行质量检测和分类。在安防监控领域，需要通过3d目标检测监控公共场所、机场、火车站等地放的人流、车流等信息，以便提供实时安全警报和预警。在虚拟现实场景中，需要通过3d目标检测对虚拟现实场景中的虚拟物体进行识别和位置检测。
2、可以利用多视图二维图像对环境中的对象进行3d目标检测，在利用多视图二维图像进行3d目标检测时，仍需要提高3d目标检测的精度和效率。
技术实现思路
1、本公开提供了一种目标检测方法、
【技术保护点】
1.一种目标检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多尺度特征图的三维位置感知特征进行解码，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多尺度特征图的三维位置感知特征进行解码，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于每个对象查询向量，根据该对象查询向量在三维空间中的参考点进行双向偏移，得到该参考点在图像空间中的多个二维偏移点，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多尺度特征图的三维位置感知特征进行解码，包括：
6.根据...
【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多尺度特征图的三维位置感知特征进行解码，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多尺度特征图的三维位置感知特征进行解码，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于每个对象查询向量，根据该对象查询向量在三维空间中的参考点进行双向偏移，得到该参考点在图像空间中的多个二维偏移点，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多尺度特征图的三维位置感知特征进行解码，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多视图图像的多尺度特征图，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各尺度特征图在空间中的三维坐标信息，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每一尺度特征图和该尺度特征图的三维坐标信息进行编码，根据编码结果确定多尺度特征图的三维位置感知特征，包括：
9.一种目标检测装置，包括：
10.根据权利要求9所述的装置，...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭资昌，毛永强，杜金浩，叶晓青，王井东，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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