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一、SA-SSD

在bird's eye view任务中，效率与精度并存的SA-SSD

论文：http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/paper/SA-SSD.pdf

代码：https://github.com/skyhehe123/SA-SSD

这篇文章的贡献主要有两个：

1）auxiliary network

这一部分的网络类似知识蒸馏，仅在训练的时候需要。在训练时，增强网络对3D点云的特征表达，增强点的上下文信息，通过point segmentation和center estimation两个task实现网络的训练。在测试时并不需要这一部分网络，大大提高了model inference的效率。

2）PS Warping

对于目标检测问题，一直存在检测框回归的特征与目标类别预测特征不一致的问题，针对该问题，作者提出了Part-sensitive warping的解决方案，道理同R-FCN中的part-sensitive score map，对于每个目标检测框的类别置信度通过part-sensitive的几个位置投票获得，而不是直接通过softmax获得。

最终，该方法在kitti的bird's eye view的检测任务中，以25FPS的效率拔得头筹。

二、PV-RCNN

在kitti 3D检测任务中，效果最好的PV-RCNN

论文：https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf

代码：https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet

这篇文章的主要贡献有3个：

1）Voxel Set Abstraction module

这个模块简单描述一下即：特征点增强。目的是增强网络对3D点云的特征表达，增加点的上下文信息。最后特征表达时，通过将关键点特征与conv3D特征concatenate，增强了特征对目标的表达能力。

2）Predicted Keypoint Weighting

这个模块对最终结果的影响可以达到将近2个点，应该说还是很重要的。这个模块其实是做了一个attention的表达，从而达到对真正目标上的点云特征增强的目的，具体流程如下图所示。

3）RoI-Grid Pooling

因为该方法的任务是获得目标的3D包围框，因此，通过RoI Pooling提取proposal的feature得到的是3D voxel，在每个voxel中提取特征时，沿用VSA模块的方法，很好的保留了目标的3D信息。

最终，综合了各个模块的特征，使得该方法在kitti 3D目标检测任务中，得到第一名。

三、总结

我们今天重温一下两个方法，通过对比可以发现：

1）两个作者都强调了点特征表达的重要性，sa-ssd中，通过auxiliary network隐式的将点特征引入到网络结构中；pv-rcnn在第二阶段直接将点特征作为proposal的特征表达。从而可以看出点云点的重要性，因此，目前仅通过bev对点云做特征表达的方法，不能真正表达点云的特征。

2）特征对齐的重要性：在sa-ssd中，使用了ps-warping将目标框回归任务与分类任务特征对齐；在pv-rcnn中，使用Predicted Keypoint Weighting增强proposal中真正目标点的特征，目标检测更准确

3）one-stage vs two-stage？sa-ssd给我们提供了一个思路，可以通过知识蒸馏的方式增强one-stage的特征表达能力，在一些不强调目标检测框稳定性的场景，可以尝试使用one-stage的方法，效率与精度双赢。

本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。

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