如何PointPillars點(diǎn)云檢測網(wǎng)絡(luò)的分析，相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

網(wǎng)站建設(shè)哪家好，找成都創(chuàng)新互聯(lián)！專注于網(wǎng)頁設(shè)計、網(wǎng)站建設(shè)、微信開發(fā)、微信平臺小程序開發(fā)、集團(tuán)企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)等服務(wù)項目。為回饋新老客戶創(chuàng)新互聯(lián)還提供了福安免費(fèi)建站歡迎大家使用！

PointPillars是在VoxelNet和SECOND的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，得到的點(diǎn)云目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)目前在KITTI上3D汽車檢測項目中排名第18。只用了點(diǎn)云數(shù)據(jù)，運(yùn)行時間為16 ms，實時性很好，已被CVPR2019收錄，是一個非常有前景，值得關(guān)注的成果。

為了很好的理解PointPillars，我們需要對VoxelNet和SECOND進(jìn)行簡單介紹。

一、VoxelNet

VoxelNet發(fā)布于2017年，不同于MV3D和AVOD將點(diǎn)云投影成鳥瞰圖的處理方式，VoxelNet將點(diǎn)云表達(dá)成Voxel（體素）形式，這是一種規(guī)則化的三維空間結(jié)構(gòu)，

然后用簡化版的pointnet（即VFE）網(wǎng)絡(luò)對每個Voxel中的點(diǎn)云進(jìn)行特征提取，這樣就在三維Voxel結(jié)構(gòu)上增加了特征信息，所以每個點(diǎn)云文件都成為一個四維張量的“特征圖”。這種特征圖是沒辦法用常規(guī)的圖片領(lǐng)域的（長、寬、通道）三維卷積核進(jìn)行處理的，所以作者使用的是四維的卷積核（長、寬、高、通道）來進(jìn)行處理，并構(gòu)造了RPN網(wǎng)絡(luò)用來做目標(biāo)檢測。

稀疏卷積層的引入，大大提高了運(yùn)算速度。目前官方代碼已經(jīng)開源。SECONDv1.5在KITTI榜單取得了不錯的效果。值得一提的是，PointPillars目前發(fā)布出來的代碼也是在SECOND代碼的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)得到的。因此SECOND的代碼很值得讀者研究。https://github.com/traveller59/second.pytorch

 三、PointPillars

到了pointpillars，相信不少讀者會和我產(chǎn)生一樣的想法，這個網(wǎng)絡(luò)其實就是對SECOND做了簡化，直接把點(diǎn)云表示成一個一個的“Pillar（柱子）”。

然后用VFE分別提特征，這樣直接得到的就是鳥瞰圖，也就是作者文中所提的“偽圖像”。中間省略了SECOND中的稀疏卷積操作。

看完上述內(nèi)容，你們掌握如何PointPillars點(diǎn)云檢測網(wǎng)絡(luò)的分析的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

網(wǎng)站欄目：如何PointPillars點(diǎn)云檢測網(wǎng)絡(luò)的分析
本文URL：http://chinadenli.net/article14/gjcpge.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)頁設(shè)計公司、網(wǎng)站排名、網(wǎng)站營銷、全網(wǎng)營銷推廣、外貿(mào)建站、定制開發(fā)

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)