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既然是MV3D的加强版,那么本文的重点就放在AVOD的改进之处上好了。关于MV3D这篇“无人驾驶场景下的多视角融合3D物体检测开山之作”,我会在后续文章详细介绍。

AVOD只使用了LiDAR BEV和Camera RGB图像,舍弃了MV3D中所有的LiDAR FV(Front View)和BEV中的Intensity Feature,在保证结果的前提下减少了一个分支的预处理量和后续计算量,同时,我们可以得出BEV和RGB图像足够很好地诠释3D空间中的信息。MV3D的流程如图三所示。

MV3D,Axis Aligned, AVOD三种不同的3D Bounding Box编码方式如下图所示,我们可以看到AVOD利用一个底面以及高度约束了3D Bounding Box的几何形状,即要求其为一个长方体,而MV3D只是给出了8个顶点,没有任何的几何约束关系。此外,MV3D中8个顶点需要一个24维(3×8)的向量表示,而AVOD只需要一个10维(2×4+1+1)的向量即可,做到了很好的编码降维工作。

从图一中可以看到AVOD网络结构中存在两处fusion,分别是feature crops(anchors)和proposals的fusion,后者实际上是前者的子集,即第二次fusion是重复操作的,因此个人认为可以通过哈希映射的方式直接利用第一次fusion的结果,以达到空间换时间的效果。

# 诠释了下采样对小物体检测的弊端。在KITTI数据集中,行人在BEV map中平均分辨率为8×6,如果下采样为8x,则会导致最终得到的feature map上的行人对应区域小于一个像素点,这样显然是不利于小物体检测的。

# 提出“8点编码”的缺陷,并说明如何在其基础上加入几何约束以限制3D Bounding Box为一个长方体。

ps: 论文中related work梳理得相当好,从不同角度列举了无人驾驶场景下的不同物体检测方法及其弊端,非常全面。

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