PointRCNN论文和逐代码详解

已于 2023-12-12 07:31:07 修改
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分类专栏： 3D感知论文分析与代码实战 文章标签： 自动驾驶 目标检测 计算机视觉 视觉检测 深度学习
于 2022-03-03 12:17:35 首次发布
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本文深入解析PointRCNN，一种针对点云数据的3D目标检测方法。不同于传统的voxel划分和图像投影方法，PointRCNN直接在点云上生成候选框，通过两个阶段的网络优化定位和分类。第一阶段包括PointNet2MSG特征提取和Box预测，第二阶段进行ROI池化和Box精调。PointRCNN通过bin-based方法优化Box预测，减少搜索空间，提高精度。此外，文章还详细介绍了代码实现中的关键模块和损失函数计算。

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1、前言

当前点云检测的常见方式分别有

1、将点云划分成voxel来进行检测，典型的模型有VoxelNet、SECOND等；作然而本文的作者史博士提出这种方法会出现量化造成的信息损失。

2、将点云投影到前视角或者鸟瞰图来来进行检测，包括MV3D、PIXOR、AVOD等检测模型；同时这类模型也会出现量化损失。

3、将点云直接生成伪图片，然后使用2D的方式来进行处理，这主要是PointPillar。

本文PointRCNN提出的方法，是一篇比较新颖的点云检测方法，与此前的检测模型不同，它直接根据点云分割的结果来产生候选框，并根据这些候选框的内部数据和之前的分割特征来完成物体的准确定位和分类。

论文地址：https://arxiv.org/abs/1812.04244

原论文代码地址：

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