基于點(diǎn)云的輕量化目標(biāo)檢測(cè)算法CYM-Net

摘要： 目標(biāo)檢測(cè)在機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用。在這些場(chǎng)景下，目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)需要在資源有限的平臺(tái)上實(shí)時(shí)執(zhí)行，對(duì)目標(biāo)檢測(cè)算法的參數(shù)量和檢測(cè)速度有著較高的要求，因此需要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)算法的輕量化和高效化。然而傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks, CNNs)由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、對(duì)算力要求較高，難以滿足移動(dòng)端的應(yīng)用需求。為解決以上問(wèn)題，本...