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。

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