Lite-VAFNet:面向无人机边缘计算的多模态3D目标检测
所屬分類:技术论文
上傳者:wwei
文檔大小:5091 K
標簽: 无人机感知 多模态3D目标检测 模型轻量化
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文檔介紹:针对无人机边缘算力受限与多模态3D检测高精度需求间的矛盾,基于VAF-Net提出一种面向机载平台的轻量化检测网络Lite-VAFNet。该网络首先通过构建网格降维检测头压缩约63%的参数量,以缓解设备存储压力;其次,设计Linear-Bottleneck融合模块实现线性复杂度的特征交互,消除显存峰值瓶颈;最后,引入空间重采样与Logit蒸馏协同加速框架,在突破访存限制的同时有效补偿量化带来的精度损失。KITTI基准实验表明,Lite-VAFNet仅以14.60 M的参数量即取得85.24%的3D AP(Mod.),性能显著优于BEVFusion等前沿模型。该研究在大幅降低资源消耗的同时实现了精度与效率的最佳平衡,极具边缘端部署潜力。
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