PointRCNN——基于点云的目标检测算法

最新推荐文章于 2025-06-21 08:40:43 发布
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PointRCNN是一种基于点云的目标检测算法，采用点集合采样和对齐生成提议框，结合RPN进行目标提议生成，再通过分类和回归网络识别目标物体。该算法适用于自动驾驶和3D场景重建等领域。

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PointRCNN——基于点云的目标检测算法

目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，在许多实际应用中具有广泛的应用。近年来，由于激光雷达技术的快速发展和广泛应用，点云数据成为了目标检测领域的重要数据源。PointRCNN（Point-based 3D Object Detection with RCNN）是一种基于点云的目标检测算法，它借鉴了2D目标检测中的区域卷积神经网络（RCNN）思想，并将其应用于点云数据上。

PointRCNN 算法的核心思想是将点云数据视为一个点集合，通过对点集合进行采样和对齐操作，以生成提议框，并最终识别出点云中的目标物体。下面我们将详细介绍 PointRCNN 算法的原理和实现。

  1. 点云预处理
    在使用 PointRCNN 进行目标检测之前，首先需要对输入的点云数据进行预处理。常见的预处理步骤包括：点云滤波、点云分割、点云采样等。其中，点云滤波用于去除噪声和离群点，点云分割用于将点云分割成不同的物体区域，点云采样用于从各个物体区域中均匀采样一定数量的点。

  2. 特征提取
    在点云预处理之后，接下来需要从点云数据中提取特征。PointRCNN 使用了基于球体的滑动窗口方法，通过在点云中滑动固定大小的球体，并提取球体内部的点云特征。这些特征包括点的坐标、法向量、颜色等信息。通过对所有球体内部点云特征进行池化操作，得到每个球体的固定长度的特征表示。

  3. 目标提议生成
    在提取点云特征之后，PointRCNN 使用了Region Proposal Network（RPN）生成候选目标提议框。RPN 是一种常用的目标检测中的方法，它能够根据输入的图像或特征图生成一系列候选目标提议框。在 Point

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PointRCNN：点云目标检测与三维物体识别
EvktJava的博客
09-25 889
PointRCNN作为一种先进的点云目标检测与三维物体识别方法，充分利用了点云数据的特点，提供了高效和准确的目标检测结果。未来，我们有望通过进一步的研究和改进，进一步完善和推动点云目标检测技术的发展，以满足更广泛的应用需求。高效性：PointRCNN采用了基于点云的表示形式，避免了将点云数据转换为体素或图像的过程，因此在计算和存储方面更加高效。训练和推理效率：由于点云数据的高维度和无序性，PointRCNN的训练和推理过程相对较慢，需要更多的计算资源和时间成本。三、PointRCNN的优势与挑战。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于激光雷达点云的三维目标检测算法研究(下)
qq_36130719的博客
04-25 871
Pseudo-LiDAR采样可以遵循随机性的方法，对全部点云进行采样，然而该方式很可能会抹去小物体的点云，对相隔较远处的物体检测衰减也能够预期，如图。功能，因此本文将掩码乘到对应的原始点云特征𝑝上，再与原始𝑝以残差连接的方式相加，得到最终的融合特征，最终输出定义如公式4-5所示。主干特征的提取网络选择Densenet161，对深度估计模型进行训练并收敛，以视为后续端到端训练的的预训练模型。根据表5-1可以得知，本文建立的实验神经网络模型数量达到6个，Base表示的是基线，SSIS确定的。
PointRCNN
datian1234的博客
07-30 720
PointRCNN和前面提到的VoxelNet、SECOND、PointPillar一阶段模型不同，如下图所示PointRCNN将目标检测任务分为两个阶段，第一个阶段借助点云分割得到前景点以及对应的候选目标框，第二阶段再对候选目标框进行优化调整。
3D点云--物体识别与检测算法详解（Detection）
最新发布
weixin_45590420的博客
06-21 1095
本文全面解析3D点云物体识别与检测技术，涵盖传统几何方法和深度学习方法。传统方法包括特征描述子+SVM和滑动窗口+3D HOG，而深度学习方法重点介绍PointNet系列和PV-RCNN框架。文章对比了2023年主流算法的性能指标，提供了Python和C++的端到端实现示例，并分享体素化加速、量化推理等优化技巧。最后展望多模态融合、4D时空检测等前沿方向，针对不同应用场景给出选型建议。核心挑战在于处理点云稀疏性、旋转不变性和实时性要求，技术路线需根据精度、速度需求权衡选择。
快速点云目标检测网络——与PointRCNN和Fast RCNN无关的新视角
bug_api163的博客
09-19 174
这种基于点云数据的特征表示的方法，能够更好地利用点云数据的几何和拓扑信息，从而提高目标检测的性能。在这个领域中，存在着许多基于传统图像处理方法的目标检测算法，但直接将这些方法应用到点云数据上并不是一个理想的选择。在点云特征提取模块中，Fast Point R-CNN采用了PointNet++的思想，通过逐层聚集将点云数据划分为不同的区域，并在每个区域内进行特征提取。总结起来，Fast Point R-CNN是一种新型的点云目标检测网络，它采用了基于点云数据的特征表示方法，并引入编码器-解码器的结构。
论文阅读笔记 | 三维目标检测——PartA2算法
Clichong
11-25 1851
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——PointRCNN
Clichong
11-15 2243
在PointRCNN诞生之前，对于点云的物体检测基本上是利用鸟瞰图（多视图的投影）或者是量化成Voxel再进行3D卷积的方法实现，这样量化的操作其实相比直接利用点云输入是有部分信息的丢失，而且3D卷积的计算量也较大。基于这个出发点，PointRCNN是第一个比较work完全以点云数据为输入的3d检测算法。 以点云为输入就必然需要面对点云无序性等问题，但是也有其中的优势。相比于2d目标检测的ground truth是有可能重叠的，在一个3维空间中的object之间是彼此独立不可能重叠，也就是说对于点云数据的
PointRCNN:点RCNN
05-11
点RCNN PointRCNN：从点云生成和检测3D对象提案 PointRCNN：3D对象提案从点云生成和检测的代码发布，CVPR 2019。 作者：，，。 新增：我们提供了PointRCNN的另一种实现，用于在通用3D对象检测工具箱进行多类联合训练。 介绍 在这项工作中，我们提出了PointRCNN 3D对象检测器，以自下而上的方式直接从原始点云中生成准确的3D盒子建议，然后通过提出的基于bin的3D盒子回归损失在规范坐标中对其进行完善。 据我们所知，PointRCNN是第一个通过仅使用原始点云作为输入进行3D对象检测的两阶段3D对象检测器。 PointRCNN在KITTI数据集上进行了评估，并在提交时在所有已发布的作品中在KITTI 3D对象检测上达到了最先进的性能。 有关PointRCNN的更多详细信息，请参阅或。 支持的功能和待办事项列表 多个GPU进行训练 GPU版本
【计算机科学】【2016.09】三维点云中的目标检测
01-15
本文为德国弗里恩大学（作者：ChristianDamm）的硕士论文，共54页。 随着自动驾驶车辆的不断普及，避障等挑战变得越来越重要。为了实现避障，可靠的障碍物检测是前提条件之一。虽然普通的自动驾驶车辆主要使用相机和雷达传感器来实现这一目的，但是目前激光测距传感器正在逐渐作为可实施的替代方案。由于激光传感器的精度很高，在不同的工业领域中得到了广泛的应用。通常，传感器数据被用作点云的形式。在本篇硕士论文中，提出了一种基于点云的障碍物检测方法。因此，进行可靠障碍检测的几个子任务，如下采样和平面分割等得到了实现。最后，提出了一种基于线性卡尔曼滤波的障碍物跟踪算法，在自动驾驶车辆MadeInGermany（MIG）的多个测试驱动器内进行了实验评估。
点云目标检测
weixin_39174856的博客
09-17 2946
采集 3600360^03600的数据为一帧，最多包涵32*(360/0.2)=57600. 水平32条线，转动角分辨率0.2。 但是由于天空等无法获得点云，实际得到约40000个点。 VoxelNet： 两个过程：Voxel Feature Extraction 提取特征。第二个是目标检测过程。 两个问题：三维卷积复杂度高，voxedl数量大会引入错误。 PointNet++ 尝试通过聚类建立点与点的拓扑，在聚类中心学习特征。问题：点云中很难根据一个点确定物体的中心。 鸟瞰图 把不同高度点云的特征信息转.
探索未来驾驶的科技力：PointRCNN - 点云与图像融合的3D对象检测器
gitblog_00013的博客
06-17 389
探索未来驾驶的科技力：PointRCNN - 点云与图像融合的3D对象检测器 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在人工智能和自动驾驶领域的前沿，我们有幸发现一个令人振奋的开源项目——PointRCNN。这个项目提供了一种新颖的3D对象检测方法，它利用点云数据（通过激光雷达捕捉）和RGB图像信息，为无人驾驶车辆和智能交通系统提供精确的环境感知。 项目介绍 PointR...
基于3D点云的小目标检测学习笔记
sinounuo的博客
03-16 3905
3D点云检测学习笔记（仅为内容整理，有些东西比较省略，我放了原作者连接）
检测点云中的目标(ROS2 & Tao-PointPillars)
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专注于人工智能领域的小何尚
10-02 1万+
实时准确的对象检测对于自主代理安全导航其环境是必要的。这篇文章展示了一个 ROS 2 节点，它可以使用预训练的 TAO-PointPillars 模型检测点云中的对象。（请注意，该模型的 TensorRT 引擎目前仅支持批量大小为 1。）该模型直接对激光雷达输入执行推理，这与使用基于图像的方法相比具有优势。为了对激光雷达数据进行推理，必须使用对来自同一激光雷达的数据进行训练的模型。否则准确性将显着下降，除非实施统计标准化等方法。
【3D目标检测】PointRCNN
小执着的博客
01-29 4158
PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud一、论文思路二、模型实现2.1 阶段一2.2 阶段二2.3 实现细节三、实验结果 代码 论文 一、论文思路 本文提出了一个两阶段的3D detection模型PointRCNN。论文的模型分为两个阶段，第一阶段先使用PointNet++作为一个前景分割模型，...
点云3D目标检测技术！CV顶会最新方法盘点！
gzq0723的博客
06-24 424
3D点云技术的发展和应用，近年得到了学界和业界的高度关注，相较于2D图像，点云数据更加真实、立体和丰富，尤其是自动驾驶、机器人等前沿领域，关于点云的分类分割、目标检测，诞生了不少经典模型与方法，CVPR等顶会SOTA也在不断更新！为了帮助大家了解点云应用与研究，研梦非凡于6月26日（周三），邀请了CV领域资深算法工程师Frank导师，为大家独家详解《点云目标检测之自动驾驶&顶会前沿》（AI...
ros 3d目标检测
01-17
### ROS中的3D目标检测 在ROS环境中实施3D目标检测通常依赖于特定的数据集和传感器输入，特别是激光雷达(LiDAR)，这些数据集如Waymo、nuScenes以及KITTI被广泛应用于自动驾驶场景中[^1]。对于希望利用ROS进行3D目标检测的研究者来说，有几个重要的方面需要注意。 #### 数据准备与预处理 为了有效地开展基于LiDAR的3D目标检测工作，获取高质量的点云数据至关重要。这不仅涉及到选择合适的数据集，还需要考虑如何高效地加载并预处理这些数据以便后续分析。例如，在处理来自上述提到的数据集之一时，应当注意其特有的结构化方式——即大多数情况下是从车辆前方水平扫描获得的点云图像，缺乏垂直方向上的覆盖[^4]。 #### 使用ROS节点构建系统框架 考虑到ROS作为机器人操作系统所提供的强大功能和服务支持，可以通过创建多个专门负责不同任务的节点来搭建整个3D目标检测流程。每个节点都可以独立运作并与其它组件通过消息机制相互通信。具体而言： - **点云采集节点**：用于接收来自外部设备（如LiDAR）传输过来未经加工过的原始点云数据； - **滤波器节点**：对收集到的数据应用各种过滤技术去除噪声干扰项； - **特征提取节点**：从经过初步清理后的三维空间坐标集合里挖掘潜在有用的信息片段； - **分类预测节点**：运用机器学习或深度学习算法完成最终的目标类别判定操作。 ```python import rospy from sensor_msgs.msg import PointCloud2, PointField from std_msgs.msg import Header import numpy as np def point_cloud_callback(data): # 处理接收到的点云数据... if __name__ == '__main__': rospy.init_node('pointcloud_processor', anonymous=True) sub = rospy.Subscriber("/velodyne_points", PointCloud2, point_cloud_callback) pub = rospy.Publisher('/processed_pointcloud', PointCloud2, queue_size=10) rate = rospy.Rate(10) # 10hz while not rospy.is_shutdown(): try: # 发布处理后的点云数据... pass except Exception as e: print(e) rate.sleep() ``` 此代码展示了如何设置一个简单的ROS节点以订阅点云主题，并对其进行某些形式的操作后再发布出去。实际项目中会更加复杂，涉及更多类型的转换和计算逻辑。 #### 工具链的选择与集成 除了编写自定义的功能模块外，还可以充分利用社区内已有的开源库和技术栈简化开发过程。例如，PointRCNN是一个专为解决3D物体探测而设计的神经网络架构，能够很好地适应ROS平台下的部署需求；另外像OpenPCDet这样的综合性解决方案同样值得探索尝试。
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