《表3 点云数量对比：改进的基于冗余点过滤的3D目标检测方法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《改进的基于冗余点过滤的3D目标检测方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

视锥体候选区生成网络通过RGB图像上的目标平面位置在点云空间中抽取高价值区域，缩小了3D目标搜索空间，和完整点云空间相比，点数量缩小到了原有点数量的1/10到1/100。完整点云空间和视锥体生成网络提取的视锥体候选区点云如图7所示，部分场景的点云数据完整点数量和过滤后的数量对比见表3。由表3可知，视锥体候选区过滤掉了大量的多余点，不仅有助于提高检测精度，降低误检率，还能明显减少计算量，提高计算效率。在训练过程中，本文方法处理一帧数据平均时间为0.78 s，Voxel Net则需要1.12 s。