报告主题：利用稀疏Conv-ResTrans网络增强在复杂环境中的多模态3D目标检测

报 告 人：陈治禄

报告时间：2024年3月21日下午2：00

报告地点：腾讯会议519-429-637

报告摘要：

复杂应用场景中的噪声和环境干扰，使得三维目标识别中多模态特征精准关联异常困难。针对此问题，本文提出一种先进的多模态框架—稀疏卷积残差网络。首先，提出名为“ResTransfusion”的感兴趣区域特征融合技术，用以挖掘并强化体素点云特征与增强点云特征之间的全局特征关联；其次，设计远端体素保留采样策略，用以精准降低体素数量，进一步优化计算效率。在KITTI基准测试集上的广泛实验表明，我们的方法在准确性和计算效率上均表现卓越，特别是在具有挑战性的实际场景中，它表现优于当前的先进技术。

报告人简介：

陈治禄，重庆市地理信息勘测院正高级工程师，获国家发明专利3项、发表相关学术论文4篇，重庆市科技进步奖1项，研究兴趣为基于无人机的勘测技术。