3D点云 (Lidar)检测入门篇 ： PointPillars PyTorch实现

主要观点总结

本文主要介绍了作者在KITTI数据集上基于PyTorch实现PointPillars模型进行3D物体检测的学习心得。文章涵盖了数据准备、网络结构、预测与可视化、评估等方面的内容。

关键观点总结

关键观点1: 数据集介绍

文章介绍了KITTI数据集的信息，包括数据集下载、ground truth label信息、坐标系的变换以及数据增强等。

关键观点2: 网络结构与训练

文章阐述了网络结构中的GT值生成、损失函数和训练过程，包括优化器和学习率的调整等。

关键观点3: 预测和可视化

文章描述了基于Head的预测值和anchors进行单帧预测和可视化的过程，包括如何得到候选框以及使用Open3d实现Lidar和Image里的3d bboxes的可视化。

关键观点4: 模型评估

文章介绍了模型评估的指标和方法，包括AP的计算以及不同难度级别的bbox的评估。

关键观点5: 总结

文章对点云检测任务进行了总结，并指出相比于其他任务的不同之处和复杂性。

文章预览

作者丨千百度@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/521277176 编辑丨3D视觉工坊 基于Lidar的object检测模型包括Point-based [PointRCNN(CVPR19), IA-SSD(CVPR22)等], Voxel-based [PointPillars(CVPR19), CenterPoint(CVPR21)等]，Point-Voxel-based [PV-RCNN(CVPR20), HVPR(CVPR21)等]和Multi-view-based[PIXOR(CVPR18)等]等。本博客主要记录，作为菜鸟的我，在KITTI数据集上(3类)基于PyTorch实现PointPillars的一些学习心得, 训练和测试的pipeline如Figure 1所示。这里按照深度学习算法的流程进行展开: 数据 + 网络结构 + 预测/可视化 + 评估，和实现的代码结构是一一对应的，完整代码已更新于github:https://github.com/zhulf0804/PointPillars [说明 - 代码的实现是通过阅读mmdet3dv0.18.1源码, 加上自己的理解完成的。因为不会写cuda, 所以cuda代码和少量代码是从mmdet3dv0.18.1复制过来的。] 一、KITTI 3D检测数据集 1.1 数据集信息: · KITTI数据集论文: ………………………………