点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”
干货第一时间送达
作者：简单一点 | 来源：知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/144336687
本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。
3d fully convolutional network for vehicle detection in point cloud
本文是将2D的全卷积网络FCN引入到3D点云中，从而实现3D目标检测。
方法介绍
A. FCN Based Detection Revisited
基于检测框架的FCN的流程可以被分为两个任务：目标预测和Bboxd的回归。如下图所示，FCN 由两个分别对应于两个任务的输出组成。目标预测用于预测是否为目标，bbox预测则回归bbox的尺寸信息。
设 为区域p的objectness map，可以用softmax 或者hinge loss编码。设
为bounding box map的输出，可以用由边界框的坐标偏移编码。
设区域p的目标真实值标签为 .区域p对应的目标损失函数为：
设区域p的真实边界框的偏移量为 。则每个边界框的损失函数被定义为：
因此整个网络总的损失函数被定义为：（其中w用于均衡目标损失函数和边界框损害函数）
代表objectness map所有的区域，
表示所有的目标区域。在部署阶段，选择具有正目标预测的区域。然后收集与这些区域对应的边界框预测，并将其作为检测结果进行聚类。
B. 3D FCN Detection Network for Point Cloud
本文使用方形网格离散化点云。离散数据可以由具有长度、宽度、高度和通道尺寸的 4D 数组表示。对于最简单的情况，仅使用一个值 [0，1] 的通道来显示在相应的网格元素上是否观察到任何点。2D CNN机制可以很自然地拓展到3D网格中去。图2展示了本文使用方法的样例。
图2。本文使用的3D FCN的一个简单样例。特征图首先通过卷积进行三次下采样。然后在进行上采样。每层之间进行ReLU。deconv4b对应着bounding box map，deconv4a则对应着objectness map。
与 DenseBox 类似，目标区域 代表目标的中心区域。对于建议的 3D 案例，使用位于对象中心的 3D 球体。球体内的点标记为正/前景标签。点 p 处的边界框预测由坐标偏移编码，定义为：（
代表边界框的八个角点）
3D CNN的训练和预测流程遵循着《 Vehicle detection from 3d lidar using fully convolutional network》。在测试阶段，候选边界框从预测为目标的区域中提取，并通过从所有候选边界框中计算其相邻值进行评分。边界框是从最高分中选择的，并且与所选框重叠的候选框将被抑制。
图 3 显示了检测中间结果的示例。来自目标点的边界框预测绘制为绿色框。请注意，对于严重遮挡的车辆，边界框形状会失真且为聚集。这主要是因为在训练阶段缺乏类似的样本。
图3. 3D FCN 检测过程的中间结果。（a） 边界框预测从具有高目标置信度的区域收集，并绘制为绿色框。（b） 使用蓝色原始点云绘制的聚类后的边界框。（c） 3D检测，因为（a）和（b）为鸟视图中的可视化。
C. Comparison with 2D CNN
与2D CNN相比，3D CNN的尺寸增量必然消耗更多的计算资源，这主要是由于 1）3D数据嵌入网格的内存成本增加，2）3D内核的仿真计算成本增加。
另一方面，在 3D 空间中自然嵌入目标可避免 2D 情况下的透视失真和比例变化。这使得使用相对简单的网络结构来学习检测成为可能。
实验部分
实验数据集：KITTI
本文使用的评价指标: bounding box overlap on the image plane (计算图像上的重叠面积)
这是 KITTI 基准的原始指标。3D 边界框检测投影回图像平面，投影的最小矩形外壳被视为 2D 边界框。3D 边界框检测以正交投影到 2D 接地平面上。如果与groundtruth的重叠区域 IoU 大于 0.7，则接受检测。此指标自然反映了自动驾驶系统的需求，其中车辆的垂直定位不如水平系统重要。
除了上述指标外，还评估了Average Precision (AP) 和 Average Orientation Similarity (AOS)
本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
下载1
在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉，即可下载 3D视觉相关资料干货，涉及相机标定、三维重建、立体视觉、SLAM、深度学习、点云后处理、多视图几何等方向。
下载2
在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉github资源汇总，即可下载包括结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估计与深度补全源码、点云处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点云的3D检测、6D姿态估计源码汇总等。
下载3
在「3D视觉工坊」公众号后台回复：相机标定，即可下载独家相机标定学习课件与视频网址；后台回复：立体匹配，即可下载独家立体匹配学习课件与视频网址。