Anmerkungen:
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Beschreibung:
La détection d'objets en 3D est un élément clé du module de perception du véhicule autonome. Après la détection, la position spatiale de l'objet est indiquée dans une boîte de délimitation cubique. Les tâches ultérieures du pipeline, telles que la reconnaissance, la segmentation et la prédiction, reposent sur une détection précise. Au cours des cinq dernières années, la détection d'objets en 3D a suscité de plus en plus d'attention. De nombreux algorithmes excellents basés sur l'apprentissage profond ont été proposés et ont permis de réaliser des progrès significatifs en matière de précision de détection. Diverses modalités de données sont disponibles pour la détection d'objets en 3D, l'image et le LiDAR étant les deux modalités les plus couramment adoptées. La modalité LiDAR est préférée par la plupart des détecteurs en raison de la précision de ses informations de profondeur qui délimitent spatialement l'objet. En revanche, la modalité image est limitée par l'ambiguïté des informations de profondeur, d'où une précision insuffisante de la détection d'objets en 3D. Certains travaux pionniers tentent d'exploiter à la fois les informations de profondeur précises et les riches informations sémantiques en fusionnant les deux modalités. Cependant, il n'existe pas encore de paradigme de fusion dont l'efficacité a été largement prouvée. En outre, toutes les méthodes existantes de détection d'objets 3D par fusion reposent sur l'hypothèse de données synchronisées. Plus le nombre de modalités augmente, plus la fréquence de synchronisation diminue, ce qui entraîne un goulot d'étranglement dans l'efficacité de la détection. Cela réduira évidemment la sécurité des véhicules autonomes. Pour répondre aux questions ci-dessus, cette thèse propose les contributions suivantes, résumées en quatre points : 1) La distorsion lors de l'évaluation de la note de précision moyenne en utilisant la méthode d'interpolation à N points est révélée. La distorsion de la précision moyenne qui peut conduire à l'échec de l'évaluation du serveur est ...