激光雷达lidar检测 技术好

pointnet++特征表达在3DSSD[10]中，为了提高模型效率，去掉了耗时比较严重的FP模块，由于SA过程只筛选了一部分点做特征表达，对目标检测的召回影响很大，尤其对点云比较稀疏的远处的目标，影响更大，因此3DSSD[10]在D-FPS的基础上，提出了F-FPS，即通过点的语义信息来做点的筛选，保留更多的正样本的点，保证终的目标召回率。Detection headdetection head除了完成目标分类与目标定位的任务，在two-stage detector中，还需要实现roi pooling，为*二阶段提供实例级别的特征，之前写过一篇图像中的rpn与roi align实现[12]，但是点云的特征表达还是有些差别的。对于目标定位的任务，同样有anchor-base方法和anchor-free方法。在STD[9]中，为应对有旋转角的box回归，提出了球形anchor，由于anchor没有角度的变化，直接将anchor数量减少50%，提高了计算效率。其他方法大都是anchor-free的方法，关于anchor-free的方法，推荐读一下kaiming大神的voteNet[13]，比较好理解。关于roi pooling，一般是针对单个目标，再次提取更丰富、更具表达能力的特征，因此在不同论文中，根据实例提取特征方式的不同，提出了不同的roi pooling方法，如在STD[9]中，提出了PointsPool，在Part aware and aggregation[5]中，提出了Roi aware Point Cloud Pooling，在pv-rcnn[6]中提出了Roi grid Pooling。下面分别介绍一下。PointsPool[9]如下图4所示，分成三个步骤
Roi grid point feature extraction总结：目前基于point-wise feature的目标检测方法还处于研究阶段，效率无法保证，精度还未在真实自动驾驶车上，但由于该方法直接从点云提取特征，大的保留了点云的原始信息，比较有潜力得到更好的效果。参考文献：
1、PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from PointClouds
2、VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
3、PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds
4、Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving5、YOLO3D: End-to-end real-time 3D Oriented Object Bounding Box Detection from LiDAR Point Cloud6、SqueezeSeg: Convolutional Neural Nets with Recurrent CRF for Real-Time Road-Object Segmentation from 3D LiDAR Point Cloud7、PointSeg: Real-Time Se ** ntic Segmentation Based on 3D LiDAR Point Cloud8、LaserNet: An Efficient Probabilistic 3D Object Detector for Autonomous Driving

canonical transfor ** tionRoi aware Point Cloud Pooling[5]整体流程如下图6所示，与STD[9]中的pooling方法类似，先将proposal分割成固定大小的voxel，如14×14×14，然后再提取voxel特征表达：
· RoIAwareMaxPool：使用的是阶段输出的point-wise se ** ntic part feature，在voxel中计算 ** x pooling
· RoIAwareAvgPool：使用的是proposal中经过canonical transfor ** tion点坐标特征和segmentation score，在voxel中计算avg pooling

将两组特征联合作为proposal的pooling特征。
Roi aware Point Cloud Pooling Roi grid pooling[6]与上面两种pooling方法不同的是，并没有将proposal通过voxel得到固定大小的特征图，而是根据pv-rcnn[6]中提出的key point信息，将proposal用6*6*6=216个grid points表达，grid points是从proposal中的key points均匀采样获得，且RoI-grid point features提取过程和key point feature提取过程是相似的。简单来说是以grid point为中心，r为半径的区域内提取不同尺度、不同感受野的特征，在使用2层的MLP网络获得终的特征表达，如图7所示。

1. 特征提取：在proposal中随机筛选N个点，1）获得阶段的点特征；2）获得N个点的坐标，并用如下图5所示的canonical transfor ** tion得到与原坐标系无关的坐标特征。两种特征联合在一起，作为proposal中点的特征表达
2. Voxel表达：将不同大小的proposal，通过voxel统一化到相同大小：dl = 6,dw = 6,dh = 6
3. 使用VFE layer提取终特征
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