3D点云目标检测网络VoxelNet简介

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VoxelNet是一种用于基于点云的3D目标检测的深度学习网络，其原理与操作与其他类似网络有所区别。VoxelNet将点云空间划分为相同大小的体素格子，通过记录每个格子内的点，进行采样并借助多层VFE提取点云特征。随后，通过一个中间卷积层扩大感受野，进一步获取丰富的特征信息。最后，借助RPN模块进行物体类别和位置的输出。

VoxelNet在处理点云数据时，采用随机采样策略以平衡点云密度不一致带来的影响。具体做法是，对点云密度较高的格子进行随机采样，确保每个格子的点不超过预设数量T；而密度较低的格子则通过补0的方式补充至T个点。

VoxelNet中的VFE层结构复杂，包含全连接网络FCN，用于提取Point-wise和Locally Aggregated Feature。Point-wise Feature表示单点特征，而Locally Aggregated Feature则反映局部点间的关系。这些特征通过简单的堆叠融合，形成Voxel-wise Feature。

实现VoxelNet时，通过Mask掩膜过滤掉格子特征全为0的情况，以提高计算效率。在RPN模块中，使用2D卷积处理中间层的输出特征图，实现三次下采样后，获得不同维度的特征图。最后，将这些特征图缩放至同一维度后进行拼接。

VoxelNet的损失函数设计考虑了正负样本的分类和回归损失。其中，正样本的分类损失和回归损失是核心部分，负责指导网络学习正确的物体识别和定位。

回归损失包含多个维度，包括中心点位置、长宽高以及偏转角等，旨在精确定位目标物体。通过与真实框对比，网络能够学习到如何调整预测结果，以逼近实际物体的边界。