《论文阅读》PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection
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PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection
做什么
3D object detection。3维目标检测
对于输入的3D点云，像2D一样使用一个bounding box去将相应的物体包围起来，不过这里使用的bounding box也同样变成了3维的
做了什么
本文将=Voxel-based的方法和Point-based的方法优缺点结合了起来，包括体素到关键点的3D场景编码和关键点到网格的RoI特征提取
怎么做
整体结构分为三个部分， 3D Voxel CNN for Efficient Feature Encodingand Proposal Generation（EP）部分，Voxel-to-keypoint Scene Encoding via Voxel Set Abstraction（VTK）部分，Keypoint-to-grid RoI Feature Abstraction for Proposal Refinement（KTG）部分
首先是EP部分
输入的原始点云定义为P，这里首先是老样子需要一个feature extractor。首先先将P分割成多个小的voxel，voxel的分辨率是L×W×H，非空的voxel的特征就由该voxel内所有的平均得到。
这里的feature extractor由多个3×3×3的3D sparse卷积组成就是稀疏卷积，前一篇了解过
稀疏卷积
然后就是将3D特征映射成2D特征鸟瞰图，高度变为通道，然后使用每个cell每个类别设置两个anchor，角度分别为0和90度。
在这里通常就使用3D特征和2Dgrid合并ROI特征，但这里存在一个问题，3D特征的分辨率往往都比较低，最多只能支持下采样8次，不然整体的分辨率较低会影响定位
于是这里就提出了最主要的两个步骤，首先将整个场景不同层的voxel编码为关键点，然后将关键点特征聚合到ROI网格中进行框优化
所以接下来就是VTK部分
首先是第一步骤，关键点采样，这里采用的是 Furthest Point-Sampling（FPS）采样的方法
简单来说就是很简单，取一个随机点，然后取与这个点距离最远的点，以此进行迭代
在这里也展示了FPS的结果
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