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一文读懂Centerpoint,点云目标检测保姆级教程

发布网友 发布时间:2024-09-30 09:48

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热心网友 时间:2024-10-08 00:31

在当今的新能源汽车领域,点云目标检测因其重要性逐渐成为主流技术。让我们来深入理解Centerpoint,一个2021年CVPR论文《Center-based 3D Object Detection and Tracking》中的亮点模型。

该模型的流程虽然抽象,但我们将通过代码逻辑逐步解析。首先,模型将输入点云进行体素化处理,将其划分为一系列大小相等的长方体网格,例如设定一个范围[-100, -20, -2, 100, 20, 2],然后切割成无数小格子,每个网格限制点数,以保持信息量的效率。接着,利用HardSimpleVFE方法提取体素特征,通过求平均值来代表网格内的点特征。

模型接着采用稀疏卷积提取中间特征,对小目标特征提取尤其有利。主干网络采用SECOND结构,分别通过两条通道提取不同尺度的特征图。颈部(neck)通过二维逆卷积进行特征融合,将不同层次的特征结合起来。

Centerpoint模型包含多个head,分别负责目标的位置偏移、高度、尺寸、角度、速度以及类别热力图的预测。位置和尺寸等预测值使用L1Loss计算损失,热力图则采用GaussianFocalLoss。这一系列设计使得模型不仅输出目标中心和尺寸,还能评估速度,且运行效率高。

总的来说,Centerpoint是一个功能强大的点云目标检测模型,它的每一个环节都经过精心设计,以满足实际应用中的各种需求。我们下次将继续深入探讨其工作原理和优势。
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