![自动驾驶算法与芯片设计](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/732/44819732/b_44819732.jpg)
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2.4.10 鸟瞰检测
将论文中提出的架构与KITTI基准测试中的一些模型进行了比较,这里的方法实现了更高的帧速率,同时保持了不错的平均精度。
在图2-5中,列出了鸟瞰检测性能的评估结果。此基准使用了边界框重叠来进行比较。为了更好地进行表述,并对结果进行排名,这里还列出了类似的当前靠前的方法,但它们是在官方的KITTI测试集上执行的。在运行和效率方面,Complex-YOLO始终优于所有竞争对手,同时设法达到可比的准确性。在Titan X GPU上其运行时间约为0.02s,考虑到使用功能更加强大的GPU(Titan Xp),其速度比AVOD快5倍。与仅基于激光雷达的VoxelNet相比,其速度要快10倍以上,而在运行时间上却比最慢的竞争对手MV3D长18倍。
![](https://epubservercos.yuewen.com/8CA78A/23950220201292606/epubprivate/OEBPS/Images/43643_48_1.jpg?sign=1739041669-Q1jQZ7K9qpmtmwcqEzJD7f6siEThdcg5-0-f2265d422007219d0da2ee1a4ba5c86f)
图2-5 鸟瞰检测性能的评估结果[32]