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作者丨黃浴@知乎

來源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/344409383

轉(zhuǎn)載自：計算機視覺life

ArXiv論文 “PanoNet3D: Combining Semantic and Geometric Understanding for LiDAR Point Cloud Detection“，作者來自CMU RI 研究所。

作者覺得大多數(shù)激光雷達檢測方法只是利用目標幾何結(jié)構(gòu)，所以提出在一個多視角框架下學習目標的語義和結(jié)構(gòu)特征，其利用激光雷達的特性，2D距離圖像，以此提取語義特征。該方法PanoNet3D結(jié)構(gòu)如圖：

上面分支，LiDAR點云作為輸入，用幾個簡單的局部幾何特征修飾原始點特征，包括全局位置、局部相對所在體素中心的位移。

體素化有兩種：1）3D正常體素化；2）pillarization，類似PointPillars。

下面分支，點云轉(zhuǎn)換為偽距圖像，類似LaserNet，得到結(jié)果如下圖：5個通道，range r, height h, elevation angle theta, reflectance i, occupancy mask m。

饋入2D Semantic FPN (SFPN)，獲取每個像素的深度語義特征。將兩個分支輸出特征匯總并傳遞到主檢測器。最終的框頭部在BEV平面生成檢測建議。單步檢測器，基于anchor，預(yù)測朝向框以及置信度得分。

文中提出了時域多幀融合和空域多幀融合，前者簡單，后者需要選擇關(guān)鍵幀，如圖是一個例子

這里取兩幀n=2做實驗。

檢測頭設(shè)計如圖：初始特征128維，整個場景大小限制為[-51.2, 51.2] [-51.2, 51.2] [-3, 3]米，分別在x-y-z方向。網(wǎng)絡(luò)由ResNet基本塊幾層組成。S表示每層步幅，N表示塊數(shù)。生成的SFPN特征圖具有和該層同樣分辨率的，標記為紅色?？梢允?，3D voxelize輸入或者pillarize再輸入。

數(shù)據(jù)增強類似SECOND，cropped線下存儲，做隨機全局變換，如translation、scaling、rotation等。

該文實現(xiàn)是基于Det3D：CBGS開源庫：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/poodarchu/Det3D

結(jié)果：

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PanoNet3D：一個基于激光雷達點云語義和幾何理解的3D目標檢測方法