PointPillars:基于点云的快速目标检测网络
1 PointPillars简介
PointPillars是一个基于点云的快速目标检测网络,在配置为Intel i7 CPU和1080ti GPU上的预测速度为62Hz,在无人驾驶领域中常常能够使用上它,是一个落地且应用广泛的一个3D快速目标检测网络。
2 PointPillars Network
PointPillars包括3个主要阶段:
(1) 将点云转换为稀疏伪图像的特征编码器网络;(2)2D卷积主干网络,将伪图像处理为高级表示;
(3)检测并会回归3D box的检测头。
1、采用Pillar编码方式编码PointCloud:在点云的俯视图的平面进行投影使之变成伪2D图,对这种投影进行编码用的是Pillar方法,即在投影幕上划分为 H * W 的网格,然后对于每个网格所对应的柱子中的每一个点取原特征(x,y,z,r,x_c,y_c,z_c,x_p,y_p)共9个,再然后每个柱子中点多于N的进行采样,少于N的进行填充0,形成了(9,N,H * W)的特征图。
2、使用2D Convolution进行处理:这一部分算得上是网络中的backbone,backbone包含两个子网络一个是top-down网络,另一个是second网络。其中top-down网络结构为了捕获不同尺度下的特征信息,主要是由卷积层、归一化、非线性层构成的,second网络用于将不同尺度特征信息融合,主要由反卷积来实现。
3、使用SSD的检测头对目标进行检测。
损失函数
使用localization loss对3D bounding box进行回归,由于box的±Π在localization loss无法被学习到,所以使用direction loss对此进行学习,在classification loss中使用focal loss对分类进行学习。
3 网络训练
https://github.com/nutonomy/second.pytorch
https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d
https://github.com/SmallMunich/nutonomy_pointpillars
https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet/tree/master
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