韩放、一鸣编译

贾佳亚等提出Fast Point R-CNN,应用点云疾速高效检测3D目标

本文提出了一个同一、高效且有用的,基于点云的三维目标检测框架。其两阶段方法采用体素外示和原始点云数据并充沛应用了它们的优势。第一阶段的收集,以体素外示为输入,只包罗轻量卷积运算,发生少量高质料的初始预测。初始预测中每个点的坐标和索引卷积特征与当心绪制有用交融,既保管了准确的定位新闻,又保管了上下文新闻。第二阶段研讨内部点及其交融特征,以进一步完美预测。该方法 KITTI 数据集上举行了评估,包罗 3D 和鸟瞰图(BEV)检测,以 15FPS 的检测速率抵达了最先辈的程度。

论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.02990v1

小序

近来的少许三维目标检测方法应用了差别类型的数据,包罗单目图像,立体图像和 RGB-D 图像。主动驾驶中,激光雷达探测到的点云是更为通用和新闻丰厚的数据样式,有帮于举行预测。

激光雷达点云是三维检测中必不可少的几何数据类型。然而,点云的希罕性和不规矩性使其难以被 CNN 处理。此中一种办理方案是通过剖析将希罕点云转化为紧凑样式的立体外示,称为体素化。这种特功可以通过 CNN 举行识别。

然而,体积外示盘算上仍然具有挑衅性。一种办理方案是运用粗网格,另一种方法是直接处理点云举行三维目标识别 [26, 28, 19, 36],研讨职员当心到,将这些方法运用于举行大范围点云处理的主动驾驶义务中,盘算量仍然十分极重。

对此,该作品应用体素外示和原始点云数据,提出了一种同一、疾速、有用的两阶段三维目标检测框架。收集的第一阶段,运用 VoxelRPN,直接应用点云的体素外示。

第二阶段,研讨职员运用一个轻量级的 PointNet 来进一步细化预测。有了少量的初阶预测,第二阶段的收集运转速率也十分速。从第一阶段开端,研讨职员就计划了当心绪制的模块,以有用地交融每个内部点的坐标和卷积特征。它使每个点都晓得它的上下文新闻。

因为该方法应用点云上每个区域的卷积特征,而且服从很高,研讨职员将其命名为 Fast Point R-CNN。通过这种看法简单的构造,完成了高服从和精良的三维检测精度,并抵达了最先辈的结果。它以致比以前的以 RGB 和点云为输入的方法更有用。

模子架构

该方法新颖地应用了混淆体素和原始点云,而不依赖于 RGB 图像。两阶段起首将体素外示输入到 VoxelRPN 疾速获取一组初始预测,进而 RefinerNet 交融原始点云和提取上下文特征以取得更好的定位精度。

图 1:两阶段框架概述。第一阶段,对点云举行体素化,并将其送入 VoxelRPN,以生成少量的初始预测构造。然后通过交融体素的内点坐标和上下文特征,生成每个预测的边境框特征。边境框特征被送入 RefinerNet 以进一步微调。

VoxelRPN

VoxelRPN 承受三维体素输入并生成三维检测结果。它是一个单级目标检测器。

输入外示 :VoxelRPN 的输入是是体素化处理后的点云,它实行上是一个规矩网格。网格中的每个体素都包罗位于部分区域中的原始点的新闻。精细地说,该方法将三维空间划分为空间排列的体素。

收集构造:针对三维检测,收集需求从(x,y,z)维度分明地过滤新闻。主干网由二维和三维卷积构成,完成了像 PIXOR[40] 相同的高服从,以及以致比 VoxelNet[43] 更高的功用。

图 2:oxelRPN 收集构造。本图中 C 层的级联方法为:(kernel size)(channels) / (stride)。stride 默认为 1,除非以其它方法指定。

第一部分的收集包罗六个三维卷积层,这些卷积层只要少量的滤波器来淘汰运算时间。之后是三个二维卷积块,用于进一步提取和扩展感觉野

与目前风行的二维图像众标准目标检测器 [21] 差别,研讨者认为 HyperNet[14] 构造更为适宜。

精细来说,VoxelRPN 通过反卷积对 2、3 和 4 卷积块着末一层的特征图举行上采样,如图 2 所示。然后将它们连接起来,较低的层中搜罗丰厚的位置新闻,较高的层中搜罗更强的语义新闻。然后,研讨职员将预订义的特定比例和角度的 anchors[22] 用于交融的特征图上。着末,将分类和回归头区分运转特征图上,对每个 anchor 举行分类,并对现有目标的位置举行回归运算。

RefinerNet

因为第一阶段体素化进程和第一个卷积块上的延续跨步卷积运算仍然会丧失大宗的定位新闻,研讨职员通过直接处理原始点云进一步进步了预测质料。 RefinerNet 中也可以通过进一步的特征增强来补偿这一点。

图 3:RefinerNet 收集构造

边境框特征:运用 VoxelRPN 每个边境框中的点预测来生成框特征。

关于每个来自 VoxelRPN 的预测边境框,起首将其投影到 BEV。然后,将 BEV 框区域中的所有点(1.4×框的大小以取得更众上下文新闻)用作输入,如图 1 所示。研讨者从 VoxelRPN 收集中取得着末级联的特征图,用于捕捉更厉密的新闻。

将每个点的坐标输入到之后的收集之前,起首要对其举行标准化(canonizize),以包管平移和改变稳定性。提案框四周 0.3 米范围内的点的坐标通过改变恬静移提案框来举行裁剪和标准。如图 3 所示,将坐标特征定义为通过 MLP 层取得的高维(128D)外示。

图 4:边境框标准化。数字外示 RefinerNet 对每个角预测的序次。

收集构造:收集需求运用卷积特征和定位特征这两种特征源,研讨人院弦到了一种有用交融它们的方法。研讨职员计划了一个新的模块,这是一个可以生成归纳特征的当心力机制。如图 3 所示,起首将高维坐标特征与卷积特征级联起来,然后将它与由卷积特征发生的当心力相乘。接下来输入一个轻量级的 PointNet,它由两个 MLP 层构成,最大池化将所有新闻会合到一个框中。

这个边境框的精调是通过着末两个 MLP 层完成的。模子可以基于提案的边境框预测所有边境框角点的精细位置。如图 4 所示,盘算回归目标时,通过提案框的改变恬静移来将真值框和点云标准化。此操作将真值边境框的角点按特定序次构造,可以淘汰改变惹起的角序次不确定性。

教练和数据

教练 Fast Point R-CNN 包罗两个方法。起首教练 VoxelRPN 直到收敛,然后依据提取的特征和推测的边境框对 Refiner- Net 举行教练。

数据集

KITTI 数据集供应 7481 张图像和点云用于教练,7518 张用于测试。依据规矩,将教练数据分为一个教练集(3712 个图像和点云),此中约有 14000 个汽车标注和一个验证集(3769 个图像和点云)。

教练修立

模子 8 个 NVIDIA P40 GPU 上举行教练,批量大小为 16,每个 GPU 可容纳 2 个点云。研讨职员将初始进修率为 0.01 的 Adam[12] 优化器运用于 VoxelRPN 和 RefinerNet 的教练。VoxelRPN 举行了 70 个 epoch 的教练,第 50 和 65 个 epoch 进修率下降了 10 倍。RefinerNet 继续教练 70 个 epoch,第 40、55、65 个 epoch 进修率下降 10 倍。

每个参数层之后运用批处理归一化。两个收集都运用 0.0001 的权重衰减。因为 RefinerNet 的教练需求 VoxelRPN 的卷积特征,于是对每帧举行教练,而不是对一个目标举行教练,从而俭省了大宗的盘算量。

实行结果

外 1:KITTI 测试集上的主要结果比照。此处 L 代外点云输入,I 代外 RGB 图像输入。

图 5:结果可视化

外 5:VoxelRPN 和论文方法附近和远间隔目标的检测准确率比照。

初学3D目标检测贾佳亚
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