結(jié)合通道剪枝和通道注意力的輕量型車輛點(diǎn)云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)

摘要： 針對現(xiàn)有的點(diǎn)云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)多關(guān)注于補(bǔ)全的精度而忽視補(bǔ)全效率問題，提出了一種輕量型點(diǎn)云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)來準(zhǔn)確、高效地修復(fù)自動駕駛中的不完整車輛點(diǎn)云。為了提高網(wǎng)絡(luò)推理效率，采用一種高效的一次性通道剪枝技術(shù)提高網(wǎng)絡(luò)的補(bǔ)全效率；在特征提取階段，網(wǎng)絡(luò)加入通道注意力模塊，將加權(quán)特征與全局特征拼接，通過兩層多維特征信息提取，得到最終的特征向量；將特征向量傳入雙解碼器結(jié)構(gòu)中，分別通過全連接層和多層感知機(jī)生... （共11頁）