《表1 KITTI鸟瞰图验证集下不同方法的性能比较》

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《基于3维点云鸟瞰图的高精度实时目标检测》

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为了比较本文方法对网络性能的影响，使用KITTI的性能评价标准进行测试，设定IoU阈值为0.7，通过每10%的召回率计算精度，得到平均精度[16-17，23]，如表1所示．可以发现因为KITTI数据量较少，直接对单帧数据进行训练容易出现过拟合的情况，检测精度较低．而通过对不同帧的点云数据进行混合增强，有效地丰富了训练数据的多样性，明显提高了网络在验证集的精度．同时二次回归项在原始输出目标框的基础上，进一步考虑了以输出目标框为锚框的偏置，可以更好地帮助网络进行训练，对网络整体精度也有明显的提升．