文章摘要:目的激光雷达点云3D物体检测，对于小物体如行人、自行车的检测精度较低，容易漏检误检，提出一种多尺度Transformer激光雷达点云3D物体检测方法MSPT-RCNN（Multi-Scale Point Transformer-RCNN），提高点云3D物体检测精度。方法该方法包含两个阶段，即第一阶段（RPN）和第二阶段（RCNN）。RPN阶段通过多尺度Transformer网络提取点云特征，该网络包含多尺度邻域嵌入模块和跳跃连接偏移注意力模块，获取多尺度邻域几何信息和不同层次全局语义信息，生成高质量初始3D包围盒；在RCNN阶段，引入包围盒内的点云多尺度邻域几何信息，优化了包围盒位置、尺寸、朝向和置信度等信息。结果实验结果表明，该方法（MSPT-RCNN）具有较高检测精度，特别是对于远处和较小物体，提升更高。结论MSPT-RCNN通过有效学习点云数据中的多尺度几何信息，提取不同层次有效的语义信息，能够有效提升3D物体检测精度。

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