【三维目标检测】SSN(一)
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SSN是用于点云三维目标检测的模型算法,发表在ECCV 2020 《SSN: Shape Signature Networks for Multi-class Object Detection from Point Clouds》,论文地址为“https://arxiv.org/abs/2004.02774”。SSN核心在于提出了shape-aware heads grouping和shape signature结构,前者针对不同类别目标设置不同Head,并得到不同尺度的特征图。相比于其他网络采用单一尺度的特征图,这种方法的可以有效提升精度,但是参数量也大大增加。从实现过程来看,这种结构实际上与增加anchor和FPN的作用相近似。另一方面,读者也可以类比以下yolov5的Head结构。shape signature结构主要是对目标轮廓进行编码,强调了目标轮廓形状的特点,从而最终进一步提升目标检测精度。
1 源码与输入数据
接下来介绍的源码来源于mmdetection3d框架中的SSN模型。mmdetection3d安装和调试验证可参考本专栏之前的博客
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