Lidar RCNN是一种快速、通用的二阶段3D检测器,它专为解决自动驾驶场景中的3D目标检测问题而设计。与以往基于体素或直接在点上抽取特征的方法不同,Lidar RCNN巧妙地结合了这两种策略的优势,提出了一种直接基于原始点云坐标的第二阶段检测器。 在第一阶段,Lidar RCNN使用常见的体素化方法进行检测,快速排除掉大部分...
Since the R-CNN model ignores the spacing, another natural idea is to augment the spacing with "virtual points" to indicate the existence of them. Here we generate the grid points which are evenly distributed in the proposal. Through the virtual points, the RCNN module will have the ability...
对于这个尺寸歧义问题,其核心就是RCNN网络对proposal的大小没有任何感知能力,那我们想个办法把proposal的大小告诉它即可。本文中我们列举了5种解决方案,其中前三种是之前的工作常见的手段,我们将一一说明它们为什么解决不了这一问题;后两种是我们新提出的方案,我们也将一一说明它们是如何将proposal的大小输入进RCNN网络,...
作者认为,产生这个问题的主要原因是:RCNN网络并不知道proposal的大小,也就是RCNN对proposal的大小没有感知能力。我的理解是:从优化的角度讲,这意味着points对应的proposal优解有无数个。 The problem is related to the property of point cloud. Unlike 2D images, in which each position is filled with RGB v...
为了重新在网络中引入这些信息,图森未来团队提出了一种直接基于原始点云坐标(xyz)的第二阶段检测器Lidar RCNN。它很小巧,仅需增加4.5ms的延迟,即可将模型性能提升2-4个点。它也很通用,在多种一阶段模型上,无需提取特征、无需再次训练一阶段网络,即可实现涨点。
解决点云稀疏性导致的proposal尺寸歧义问题。 作者的观点: 1. 尺寸歧义问题(Size Ambiguity Problem)。尺寸歧义通常的表现形式是:various proposals → same features。也就是说,不同的proposal囊括了相同的points,导致网络依据point feature无法回归到准确的位置。作者认为,产生这个问题的主要原因是:RCNN网络并不知道prop...
图2 PointRcnn中特征提取方式 在使用pointnet++[11]提取特征时,包含两个重要模块,即set abstraction(即,SA)和feature propagation(即,FP),如下图3所示其中SA是特征encoder过程,通过点云筛选与特征提取逐步减少点云点数,提高特征表达能力与感受,FP是特征decoder过程,通过点云上采样,获得稠密的点云表达,并级联SA过程...
如下图,LiDAR R-CNN 在基础检测器的目标提议(xi, yi, zi, wi, li, hi, θi)区域内提取原始点云数据。这些点云被变换到以目标提议为中心特定方向的坐标系,使得第二阶段检测器可以更好的泛化。目标提议被适当地放大以获取一些环境信息。 提取的点云数据被输入到如下图的 PointNet 进行分类和目标检测细化回归...
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2021CVPR——LiDAR R-CNN: An Efficient and Universal 3D Object Detector,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。