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面向自动驾驶汽车三维目标检测的更好性能和可解释的不确定性( Towards Better Performance and More Explainable Uncertainty for 3D Object Detection of Autonomous Vehicles )
H Pan Z Wang W Zhan M Tomizuka
本文提出了一种新的损失函数形式，以提高基于激光雷达的三维目标检测的性能，并获得更多可解释和令人信服的不确定性预测。利用角点变换和不确定性建模设计了损失函数。使用新的损失函数，我们的方法在KITTI数据集的val分裂上的平均精度(AP)比使用简单L1损失的基线提高了15%。在对预测不确定性特征的研究中，我们发现，一般情况下，对包围盒的预测越准确，不确定性就越低。角点不确定性的分布与边界盒内点云的分布一致，即观察点密集的角点不确定性较低。此外，在不确定性预测中，我们的方法从包围盒的长方体几何学习约束。最后，我们提出了一种有效的贝叶斯更新方法来恢复包围盒原始参数的不确定性，为跟踪规划模块提供概率结果。
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