PointPillars阅读笔记

最新推荐文章于 2025-06-18 17:46:43 发布
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  1. 使用柱子(PointPillars)而不是体素(voxel)来组织点云数据，从而忽略了Z轴方向上的差异，将3D的空间转为2D空间进行处理。
    在这里插入图片描述

点云数据组织方式

设定空间的柱子。
将所有点组织为9维的特征向量:(x,y,z,xc,yc,zc,xp,yp)(x,y,z,x_c,y_c,z_c,x_p,y_p)(x,y,z,xc​,yc​,zc​,x

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论文阅读笔记 | 三维目标检测——PointPillars算法
Clichong
11-25 1767
PointPillars的出发点同样与SECOND一样，希望改进VoxelNet所使用3d卷积计算量太大推理速度太慢的问题。鉴于此，SECOND提出了稀疏卷积来提高普通3d卷积的推理速度，但是任然无法避免3d卷积的庞大计算量，没有从根本上解决这个问题，仍然需要使用计算昂贵的3d卷积操作。这个问题的核心本质是SECOND与VoxelNet将点云量化为三维空间上的一个个Voxel，所以3d卷积是无法避免的。 为了从根本上解决3d卷积的问题，PointPillars提出了一种新颖的量化方法（paper中写到是e
论文阅读笔记 | 三维目标检测——VoxelRCNN算法
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11-25 2210
现有很多的point-based检测器获得比较好的效果，精确度要比voxel-based检测器要好，为此不少观点认为原始点云中的精确位置信息对于精确的目标定位是至关重要的。VoxelRCNN的动机就是能否保持voxel-based方法速度优势下，获取与point-based方法相当的性能，希望在准确性和效率之间取得平衡。作者通过实验分析，发现现有voxel-based方法的主要缺点是将3d特征体转换为BEV表示，而从未恢复3D结构上下文，这样就找到了需要提高的方向。对于voxel-based的方法，BEV表
Pointpillars代码解读——数据处理
qq_52889317的博客
10-28 1836
图1.1：Pointpillars网络架构图PointPillars 是一个来自工业界的模型，整体的思想是基于图片的处理框架，直接将点云从俯视图的视角划分为一个个的立方柱体（Pillars），从而构成了伪图片数据，然后再使用2D检测框架进行特征提取和预测得到检测框，从而使得该模型在速度和精度都达到了一个很好的平衡。PointPillars 的网络结构如图1.1所示。
PointPillars
erzayi的博客
11-25 1650
PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds CVPR 2019 ​ 点云中的目标检测是许多机器人应用程序（例如自动驾驶）的重要部分。在本文中，我们考虑将点云编码为适合下游检测pipeline的格式。 最近的文献提出了两种类型的编码器。 固定编码器趋向于快速但牺牲准确性，而从数据中学习的编码器则更准确，但速度较慢。 在这项工作中，我们提出了PointPillars，这是一种新颖的编码器，它利用PointNets学习在v
PointPillars 解读
最新发布
MAX的专栏
06-18 847
PointPillars 将3D点云经过**体素化**（Voxel）后形成**一系列的pillars**(理解为各种不同的柱子)。最后将3D点云特征变成经典的2D特征图，在2D特征图上进行3D目标检测 首先相比图像特征，点云特征是**离散的**、**稀疏的**、**无序的**、点云**数目是不固定**的。**因此要求不同的输入顺序和个数模型输出应该一致** max-pooling 刚好对无序输入不敏感。其次，将点云Voxel 化后分到不同的pillars 中去，**这样点云的无序输入也转变成了固定位置的
3D目标检测 | PointPillars论文和代码解析
3D视觉工坊
04-22 2997
作者丨周威@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/357626425编辑丨3D视觉工坊1 前言本文要解析的模型叫做PointPillars，是2019年出自工...
【论文+代码阅读】PointPillars
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有所为，有所成长
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Brief 这篇文章整的来说是在前人的工作上做的，所以更偏向于改进。就个人感觉，目前3D方面使用2D卷积有两种形式： 类似mv那种，使用对3D的投影得到其2维的图像，再使用2D CNN，这样做无疑是会出现信息损失的，另外呢，先把3D点云分割成若干个体素小块，再把点个数当做二维像素值，再使用2D CNN结构，这又只使用了密度信息，没有局部几何信息。都是不太好的。 第二种呢就是先对点的局部提取点特征...
PointPillars理解
qq_40719268的博客
06-09 5429
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论文阅读笔记 | 三维目标检测——PartA2算法
Clichong
11-25 1845
PointRCNN中发现了基于点云的3d目标中相比2d检测有一个与生俱来的优势，就是3d的标注框不仅提供了检测的目标框，同时还提供语义分割的前景点（也就是目标框中的点）。**在PartA2中，作者进一步发现了我们不仅可以获得需要检测的标注框及其包括的前景点，我们还可以获得每个前景点在标注框中的空间分布信息，或者说是每个前景点在标注框内的相对位置信息**。在现有的研究下，其实并没有完全的将3d标注框的信息完全利用上，这种前景点在标注框的分布信息是有利于提高3d检测网络的性能的。
论文阅读笔记 | 三维目标检测——PV-RCNN算法
Clichong
12-08 1798
基于voxel（paper中提到的是grid-based）的方法计算效率更高，但不可避免的信息损失降低了细粒度定位精度；而基于point的方法计算成本更高，但是通过PointNet++中的SA层（set abstraction layer）可以实现更大的感受野（这种说法是首次提出的）。 PV-RCNN的想法也是同时结合这两种方法的优势，取其所长，利用voxel-based操作进行有效的多尺度信息编码，生成高质量的3d候选框；同时利用改进的set abstraction模块操作保留精确的位置信息和灵活的感受
【激光雷达3D（2）】【论文翻译】PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds
Hali_Botebie的博客
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https://arxiv.org/abs/1812.05784 PointPillars：用于从点云进行对象检测的快速编码器 概述 In this paper we consider the problem of encoding a point cloud into a format appropriate for a downstream detection pipeline. 本文考虑将点云编码为适合下游检测管道的格式的问题。 两种编码器 最近的文献表明，编码器有两种类型： 固定编码器（ fixe
学习笔记|Point Pillars
onesideline的博客
06-05 812
Point Pillars接受点云作为输入，估计目标的3d框，其主要由三个阶段组成。1）将点云转换为稀疏伪图像的特征编码器网络2）一个2d卷积主干，将伪图像处理成高级表示3）检测头，用于检测和回归3d框。
PointPillars 论文翻译（持续更新）
lb5482464的博客
08-17 356
PointPillars论文翻译
point_pillars 安装
qq_40297851的博客
11-11 1029
1。看好库的要求。 1。下载cuda10.0 https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal 根据官网要求安装就行。 安装deb失败了，下的runfile安装。 2。下载cudnn 7.3.1 下载第一个 cudnn ..
【PointPillars 解读】用于点云目标检测的快速编码器
不积跬步，无以至千里！
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本文提出了一种新的用于 3D 目标检测的方法 PointPillars，它利用 PointNets 来学习组织在垂直列中的点云表示。
PointPillar 3D目标检测模型详解
IT菜鸟
02-17 1万+
3D检测论文阅读简记自动驾驶中基于Lidar的object检测，简单的说，就是从3D点云数据中定位到object的框和类别。具体地，输入是点云 $X∈R^{N×c}一般c4，输出是n个检测框bboxes以第i个检测框bbox为例它包括∗∗位姿信息∗∗(一般 c=4 )，输出是 n 个检测框bboxes, 以第 i 个检测框bbox为例, 它==包括**位姿信息**一般c4，输出是n个检测框bboxes以第i个检测框bb。
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weixin_44103355的博客
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PointPillars简介 PointPillars是一个基于点云的快速目标检测网络，在配置为Intel i7 CPU和1080ti GPU上的预测速度为62Hz，在无人驾驶领域中常常能够使用上它，是一个落地且应用广泛的一个3D快速目标检测网络。 ...
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3D点云目标检测-PointPillars算法解析
weixin_51021488的博客
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文章将点云数据转为点柱形式，以伪图像特征进行特征编码，避免了复杂的3D卷积的影响，提高了3D目标检测的速度，代码实现中还有不少细节值得解析，如为了防止角度抖动，增加的角度回归时的方向偏移值、 进行iou计算时所用到的部分面积求解相关数学公式。（叉乘、点乘相关数学性质！本人水平有限，若存在错误，请各位指正！
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