AVOD阅读笔记（二）：多模型融合RPN----Aggregate View Obeject Detection network

AVOD阅读笔记（一）：摘要+特征提取传送门：

https://blog.csdn.net/weixin_38668159/article/details/80450835

Multimodal Fusion Region Proposal Network：

anchor boxes：由其形心和轴对齐尺寸编码。

其中是在鸟瞰图中以0.5m的间隔进行采样，而tz 是根据传感器距地面高度决定的。
尺寸是通过对每类物体训练样本进行聚类获得的。
通过积分图像（integral image），将空anchor有效去除，最终每帧产生80-100k个非空anchors。

Extracting Feature Crops Via Multiview Crop And Resize Operations ？？？？？

从视图的特定特征图中提取feature crops，使用了Crop and Resize 操作。（Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors ）
给定一个anchor，将其分别投影到鸟瞰图和图像中获得两个ROI。然后用这两个相关的ROI 从每个视图中提取feature crop。将提取出的feature crop双线性地调整至3×3，从而获得两个相同长度的特征向量。

1×1卷积，降维

有时候需要存储100K个anchor，直接从高纬度特征图中提取feature crop 会产生很大的内存开销，计算量也很大。
使用1×1卷积核，进行降维。1×1卷积可被看作是过滤器空间中的一个线性相关坐标变换，后面跟一个非线性激活函数。

生成3D Proposal

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