【论文阅读】【3D目标检测】PV-RCNN++

PV-RCNN++是PVRCNN的升级版,针对3D目标检测效率进行了优化。文章中提到,PVRCNN的主要瓶颈在于point-based network,因此引入了SPC(Sample Proposal Center)策略,通过预测提案选择靠近物体的点,减少FPS计算的点数,并按角度划分进一步优化。此外,为了改进voxel特征聚合,提出了VectorPool aggregation,它使用局部向量表示来保持相对位置信息,避免了radiusNN和MLP导致的计算延迟。在KITTI上,PV-RCNN++实现了每帧0.06秒的运算速度。

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论文:PV-RCNN++: Point-Voxel Feature Set Abstraction With Local Vector Representation for 3D Object Detection

PVRCNN的作者又放出了PVRCNN++,主要在效率上做了改进。

PV-RCNN++

本文首先介绍了PVRCNN,然后基于PVRCNN的框架介绍了PVRCNN++的改进。PVRCNN就不介绍了,可以详见另一篇博客

PVRCNN速度慢主要是慢在了point-based network这个部分。PVRCNN对做了如下改进。

SPC

FPS比较慢,因为FPS是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n

### Deformable PV-RCNN的主要贡献和特点 Deformable PV-RCNN旨在通过学习到的变形来提升3D物体检测的效果[^1]。此模型引入了一种新颖的方式,即利用可变形卷积核自适应调整感受野,从而更好地捕捉不同形状的目标对象特性。这种机制使得网络能够更加灵活地处理复杂场景下的目标变化。 在性能表现方面,该研究展示了其提出的算法不仅在精度上有显著提高,在速度上也有明显优势。具体而言,相比于先前最优的两阶段探测器——原始版本的PV-RCNN,新方法能够在保持较高准确率的同时加快近2.6倍的速度完成推断过程;而在单一阶段探测器领域,则超越了以往记录持有者SA-SSD约2.8个百分点,并缩短了大约四分之一的运算耗时[^3]。 此外,为了实现高效能的表现,研究人员设计了一个特殊的框架叫做Teacher & Student SSD架构。在这个体系里,教师模块负责指导学生部分的学习过程,两者共享相似但不完全相同的结构配置。特别值得注意的是,这里采用了稀疏卷积网络(SPConvNet)、鸟瞰视角(BEV)卷积网络以及多任务头部组件(MTHead),共同作用于点云数据的有效编码与解码操作之中[^4]。 ```python import torch.nn as nn class TeacherStudentSSD(nn.Module): def __init__(self): super(TeacherStudentSSD, self).__init__() # Define SPConvNet layers here... # Define BEVConvNet layers here... # Multi-task head for regression and classification tasks. self.mt_head = MTHead() def forward(self, x): sp_features = self.sp_convnet(x) bev_features = self.bev_convnet(sp_features) output = self.mt_head(bev_features) return output ``` ### 实现细节和技术亮点 - **可变形卷积**:允许动态调整局部区域内的采样位置,增强了对非刚体变换下目标识别的能力。 - **高效的特征提取流程**:结合了三维空间中的稀疏表示和平面视图上的密集表达形式,既保留了丰富的几何信息又便于后续高层次语义分析。 - **一致性损失函数的应用**:促进了师生间知识传递的质量,有助于获得更为稳健可靠的预测结果。
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