基于点云的 3D 目标检测模型 PointPillars 部署 tensorRT

PointPillars 3D 目标检测模型部署 tensorRT

  一直想折腾一下基于点云的目标检测模型,但由于没有实际项目或工作需要,搞也搞的不够深入,把开源的模型跑一下似乎好像做过又好像没有做过。内心一直想搞一下,选定了 PointPillars 这个经典基础的模型,经过一段时间多次放弃与再折腾一下,终于算是自认为折腾明了了。由于第一次做点云,难免有不对之处,若有发现请指出,谢谢。

  本示例中对 pillar 的计算流程用numpy进行了实现,对后处理的mns用一个2D的nms近似代替(只为验证模型结果是对的,不可实际使用)。例中包含完整的:测试脚本代码、模型、测试数据、测试结果。

  【完整代码、模型、测试数据】

  运行onnx 测试依赖环境:numpy、open3d(可视化)、onnxruntime

  TensorRT版本:TensorRT-8.6.1.6

  特别说明:本示例中没有使用 3d_nms, 只用 2D 的 nms 进行了简单处理,不能实际使用。

1、导出onnx

【参考链接】

模型输入输出维度:
在这里插入图片描述

2、pytorch 效果

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对应图像
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3、onnx 效果

在这里插入图片描述

4、tensorrt 效果

  由于tensorrt在服务器上运行的,不能可视化,结果写入txt再拉下进行可视化,【可视化脚本参考】)

在这里插入图片描述

5、onnx 和 tensorrt 输出结果

onnx 推理输出

在这里插入图片描述

tensorrt 推理输出

在这里插入图片描述

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何系统地学习点云目标检测技术。首先,用户提到了他们参考的几篇文献,其中涉及激光雷达点云目标检测在ROS上的实现、深度迁移学习在三维点云任务中的应用,以及PointPillars模型的应用。我需要结合这些引用内容来构建回答。 首先,我应该确定用户的需求是什么。他们想系统地学习点云目标检测技术,可能需要从基础到应用的全流程指导。接下来,我需要考虑学习路径的步骤,包括数学基础、编程技能、点云数据处理、经典算法、深度学习框架、实际项目应用等。 然后,回顾用户提供的引用内容。引用[1]提到激光雷达点云目标检测在无人驾驶等领域的应用,以及使用深度学习算法在ROS上实现实时检测。引用[2]讨论了深度迁移学习在三维点云任务中的综述,而引用[3]介绍了PointPillars模型的应用。这些引用可以作为支撑各个学习阶段的依据。 我需要将这些引用自然地融入到回答中,例如在数学基础部分提到线性代数和概率论的重要性,可能不需要直接引用,但在点云处理部分可以引用[1]中的ROS实现。在经典算法阶段,可以提到PointPillars模型(引用[3]),而在迁移学习部分则可以引用[2]的内容。 接下来,我需要确保回答结构清晰,分步骤进行,每个步骤下有具体的子点,并且每个建议都有实际的操作方法,比如推荐书籍、课程、工具等。同时,生成的相关问题需要与用户的问题紧密相关,帮助他们进一步深入学习。 最后,检查是否符合用户的要求:使用中文、LaTeX格式正确(数学公式用$...$,独立公式用$$...$$)、引用标识正确添加。确保没有使用Markdown格式,语言自然,分点明确,并且在适当的地方插入引用。</think>要系统学习点云目标检测技术,可按照以下步骤逐步深入: ### 一、基础理论准备 1. **数学基础** - 掌握线性代数(矩阵运算)、微积分(梯度计算)和概率论(贝叶斯滤波) - 重点理解三维空间变换:$T = \begin{bmatrix} R & t \\ 0 & 1 \end{bmatrix}$,其中$R$为旋转矩阵,$t$为平移向量 2. **编程基础** - 熟练使用Python及科学计算库(NumPy、SciPy) - 学习点云处理库:Open3D、PCL(Point Cloud Library) ### 二、点云特性认知 1. **数据特点** - 理解无序性、稀疏性和旋转不变性特征 - 掌握点云数据格式(.pcd, .ply)与存储结构 2. **预处理技术** - 降采样:体素滤波(Voxel Grid) $$ V_{size} = \frac{点云包围盒尺寸}{网格分辨率} $$ - 地面分割:RANSAC算法实现[^1] ### 三、经典方法学习路径 | 阶段 | 方法类型 | 代表算法 | 学习重点 | |------|----------|----------|----------| | 1 | 传统方法 | VoxelNet | 手工特征提取 | | 2 | 深度学习 | PointNet | 对称函数设计 | | 3 | 最新进展 | PointPillars | 柱状体特征编码[^3] | ### 四、实践进阶路线 1. **框架搭建** - 使用PyTorch或TensorFlow实现基础网络 - 复现经典论文代码(如GitHub开源项目) 2. **工具链整合** - 在ROS中实现实时检测流水线 - 部署优化:TensorRT加速、模型量化 3. **迁移学习应用** - 利用预训练模型进行领域适配[^2] - 小样本学习:Few-shot Learning策略 ### 五、学习资源推荐 - **书籍**:《3D深度学习》《点云处理技术详解》 - **课程**:Coursera《自动驾驶中的3D视觉》 - **数据集**:KITTI、Waymo Open Dataset、nuScenes - **工具链**:ROS+PyTorch+OpenPCDet组合
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