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本发明公开了面向车路协同的非对称性知识蒸馏目标检测系统,提出非对称式知识蒸馏结构,综合前期融合和中间融合策略优势,在训练时使用融合点云数据和单一视角数据分别训练教师网络和学生网络。从而使得学生网络能在使用单一视角数据提取特征时,自动补全残缺车辆轮廓特征,针对点云稀疏的特点,将点云转化为2D伪图,基于稀疏卷积设计了点云特征提取模块,与传统稠密卷积方法相比,在大幅降低运算量的同时具备强大的特征编码能力。而瓶颈模块逐级下降的结构,促成了多尺度特征融合,帮助解耦不同尺寸的点云特征。多头自注意力特征融合模
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117910535A
(43)申请公布日2024.04.19
(21)申请号202410097320.7G06V10/80(2022.01)
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