论文解读｜VoxelNet:基于点云的3D物体检测的端到端学习

VoxelNet：3D对象检测的端到端学习
原创 已于 2023-07-19 09:32:11 修改 · 785 阅读 · 3 ·
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#3d #学习

于 2023-07-18 11:00:24 首次发布
VoxelNet是一种基于点云的3D检测新方法，利用深度学习和体素网格进行端到端训练。它在稀疏3D点上操作，并通过数据增强提升性能。在KITTI基准上，VoxelNet在汽车、行人和骑自行车者的检测任务中表现出最先进的结果，优于其他基于LiDAR的3D检测技术。

 原创 | 文 BFT机器人

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01

摘要

论文提出了表述了一个新的基于点云的3D检测方法，名为VoxelNet，该方法是一个端到端可训练的深度学习架构，利用了稀疏点云的结构特性，直接在稀疏的3D点上进行操作，并通过高效的并行处理体素网格来获得性能的提升。

此方法在KITTI基准数据集上进行了实验，并展示了VoxelNet在基于激光雷达的汽车、行人和骑自行车者检测任务中取得了最先进的结果。实验表明，VoxelNet在很大程度上优于最先进的基于LiDAR的3D检测方法。

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02

VoxelNet框架

如图二所示，这是一个通用的3D检测框架，可以同时从点云中学习判别特征表示，并以端到端方式预测准确的3D边界框。<

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VoxelNet：点云处理模型详解
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综上所述，VoxelNet模型通过点云数据的体素化和目标检测网络的构建，实现了对点云数据中物体的准确检测和感知。VoxelNet作为一种基于神经网络的模型，被广泛应用于点云数据的目标检测和感知任务。首先，VoxelNet网络通过接受体素化后的点云数据作为输入，利用一系列的卷积层和池化层进行特征提取。这些层次化的特征提取过程有助于捕获点云数据中的局部和全局信息，从而提高目标检测的精度。以上代码仅为一个简单的示例，实际应用中需要根据具体场景和数据的特点进行相应的修改和调整。二、VoxelNet模型实现。
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2.point-wise input:把Vin中的每个点pi^送至fully connected network（FCN）中提取特征，实际上做了个升维操作，原本pi^长度为7，升维后变成了长度为C1，自此点也就变成了特征fi，tensor也从（N，35，7）变成了（N，35，C1）；1.预处理：找出V里面的质心点（vx,vy,vz)，计算其他点对质心的偏移offset，将V更新为Vin ，tensor从（N，35，4）变成了（N，35，7）；tensor为（N，35，4),N为非空体素个数。
论文总结--VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
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论文翻译 VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
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【3D目标检测】VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection解读
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VoxelNet：3D点云物体检测的一站式端到端学习
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