一种3D目标检测模型的训练方法技术

本发明专利技术公开了一种3D目标检测模型的训练方法，涉及人工智能技术领域，包括S1、数据准备；S2、模型训练；S3、损失函数；S4、训练策略；S5、具体步骤实施；S6、后处理；S7、评估与调试和S8、部署与优化。该3D目标检测模型的训练方法，相比2D目标检测，3D目标检测能够提供物体的深度信息，从而更准确地确定物体在空间中的位置，能够多个角度分析物体，3D模型能够更好地处理遮挡问题，3D模型可以利用更多的数据维度(如深度、高度等)，从而提取更丰富的特征，能够更好地理解物体之间的空间关系和上下文信息，另外3D目标检测有助于重建整个场景，提供更全面的视觉理解，能够更好地分析动态场景，并且还能够通过融合不同传感器的信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，具体为一种3d目标检测模型的训练方法。

技术介绍

1、近年来，随着自动驾驶领域的发展，3d目标检测越来越受到学术界和工业界的关注。大多数无人驾驶等3d相关的任务都是利用激光雷达点云数据以获得物体精确的三维空间信息。

2、但是，由于训练3d目标检测模型的数据为点云数据，具有高维性和无序性等性质，导致点云数据较大，导致在实际驾驶环境中无法实时运行。

3、于是，有鉴于此，针对现有的结构及缺失予以研究改良，提出一种3d目标检测模型的训练方法。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种3d目标检测模型的训练方法，解决了上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种3d目标检测模型的训练方法，所述3d目标检测模型的训练方法包括下述操作步骤：

3、s1、数据准备：

4、首先选择合适的传感器进行数据采集，确保采集的数据覆盖目标场景的多样性如不同天气、光照和交通状况，然后进行数据标注，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种3D目标检测模型的训练方法，其特征在于：所述3D目标检测模型的训练方法包括下述操作步骤：

2.根据权利要求1所述的一种3D目标检测模型的训练方法，其特征在于：所述步骤S1中，传感器为激光雷达、摄像头、毫米波雷达，数据标注时使用专业的标注工具对点云或图像数据进行精确标注，包括物体类别、位置、尺寸、方向。

3.根据权利要求1所述的一种3D目标检测模型的训练方法，其特征在于：所述步骤S1中，数据预处理具体为：

4.根据权利要求1所述的一种3D目标检测模型的训练方法，其特征在于：所述步骤S3中，分类损失具体为使用交叉熵损失，回归损失具体为Smooth ...

【技术特征摘要】

1.一种3d目标检测模型的训练方法，其特征在于：所述3d目标检测模型的训练方法包括下述操作步骤：

2.根据权利要求1所述的一种3d目标检测模型的训练方法，其特征在于：所述步骤s1中，传感器为激光雷达、摄像头、毫米波雷达，数据标注时使用专业的标注工具对点云或图像数据进行精确标注，包括物体类别、位置、尺寸、方向。

3.根据权利要求1所述的一种3d目标检测模型的训练方法，其特征在于：所述步骤s1中，数据预处理具体为：

4.根据权利要求1所述的一种3d目标检测模型的训练方法，其特征在于：所述步骤s3中，分类损失具体为使用交叉熵损失，回归损失具体为smooth l1损失或huber损失。

...

【专利技术属性】
技术研发人员：马东升，时博，何银银，王丹超，朱丹，刘静，田扬，
申请(专利权)人：苏州柏川数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：