论文小结——CenterPoint
是一个two-stage的策略
step 1:预测出centers和3d bbox,论文里在对比时有用到voxelNet和PointPillars
step 2: 将step 1 中学习到的每个面的center point feature 拼接在一块,通过MLP层来refine 置信度和预测结果
HEAD 网络有四个输出:①表征目标中心位置的热力图;②目标尺寸;③目标朝向;④目标速度 (速度用于做目标跟踪,该思路来源于另一篇文章CenterTrack[2]) 。不难看出,这是一种典型的center-based anchor-free检测头。
优点:
1.基于点的representation可以减少搜索空间,同时使得backbone学习到object的旋转不变性和相对等价性
2.可以简化一些任务,如tracking
3.基于点的特征提取可以使得设计更加快速
思考:
1)每个面的center feature到底是怎么提取的?(论文中说是For each point, we extract a feature using bilinear interpolation from the backbone map-view output M。。。。不太能理解啊啊啊!!)
2)当点云太稀疏时效果就不太好,比如nuScenes数据集上的效果就不如Waymo.....(论文中说nuScenes是用的32 lanes Lidar)
补充知识:
就笔者目前看见的anchor-free检测头可以分为三种:
center-based representation: 如Centerpoint
point-based representation: 如PointRCNN[3], 3DSSD[4]
pillar-base representation: 如POD [5]
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