3D-Dection系列论文1：Pointpillars --- train 架构篇

最新推荐文章于 2024-01-04 17:28:50 发布

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我们一次按照网络结构里面的执行顺序依次解读：

首先我们运行`python ./pytorch/train.py train --config_path=./configs/pointpillars/car/xyres_16.proto --model_dir=/path/to/model_dir`

下面是源码：

def train(config_path,
          model_dir,
          result_path=None,
          create_folder=False,
          display_step=50,
          summary_step=5,
          pickle_result=True)

首先进行的操作是读取配置文件，就是xyres_16.proto这个文件，读写完之后要做的操作就是BUILD VOXEL GENERATORvoxel_generator = voxel_builder.build(model_cfg.voxel_generator)
我们先看一下model_cfg.voxel_generator内的数据是什么

voxel_generator {
      point_cloud_range : [0, -39.68, -3, 69.12, 39.68, 1] //点云范围
      voxel_size : [0.16, 0.16, 4] //pillar形状
      max_number_of_points_per_voxel : 100 //每个pillar最多点云形状
    }

接下来看下看voxel_builder模块内的build（）这个函数：

def build(voxel_config):
    """Builds a tensor dictionary based on the InputReader config.

    Args:
        input_reader_config: A input_reader_pb2.InputReader object.

    Returns:
        A tensor dict based on the input_reader_config.

    Raises:
        ValueError: On invalid input reader proto.
        ValueError: If no input paths are specified.
    """
    if not isinstance(voxel_config, (voxel_generator_pb2.VoxelGenerator)):
        raise ValueError('input_reader_config not of type '
                         'input_reader_pb2.InputReader.')
    voxel_generator = VoxelGenerator(
        voxel_size=list(voxel_config.voxel_size),
        point_cloud_range=list(voxel_config.point_cloud_range),
        max_num_points=voxel_config.max_number_of_points_per_voxel,
        max_voxels=20000)
    retu