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3D版CenterNet: CenterPoint,小修小改也能刷爆榜单
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3D版CenterNet: CenterPoint,小修小改也能刷爆榜单
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导言
最近3d目标检测领域出了一篇新作,思路简单,却在nuScenes榜单上高居第二。正式讲解它之前,先附上文章和代码地址:论文题目:Center-based 3D Object Detection and Tracking在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「CenterPoint」,即可获得论文。代码:https://github.com/tianweiy/CenterPoint正文
CenterPoint听名字有种似曾相识的感觉,没错! 这篇文章的灵感正是来自于图像中的目标检测算法CenterNet: Objects as Points[1].(二者的作者都来自于UT Austin,不知道背后有没有什么不为人知的小故事。)所以,让我们首先复习一下CenterNet。CenterNet- center-based representation: 如Centerpoint
- point-based representation: 如PointRCNN[3], 3DSSD[4]
- pillar-base representation: 如POD [5]
结语
文章看到最后我沉默了。其实当初看到CenterNet的时候,我相信很多做3D CVer都会自然的联想到将该方法移植到3D中。但是正当我跃跃欲试的时候,看见一篇叫做3DSSD[3]的文章,里面提到:However, it is not optimal to directly apply center-ness labels to the 3D detection task. Given that all LiDAR points are located on surfaces of objects, the center-ness labels are all very small and similar. It is almost impossible to distinguish good predictions from other points. 好像很有道理,基于此,我便放弃了尝试。现在看来,在deep learning 领域,还是应该时刻铭记事实胜于雄辩这个真理 。参考文献
[1] Zhou X, Wang D, Krähenbühl P. Objects as points[J]. arXiv preprint arXiv:1904.07850, 2019.[2] Zhou X, Koltun V, Krähenbühl P. Tracking Objects as Points[J]. arXiv preprint arXiv:2004.01177, 2020.[3] Shi S, Wang X, Li H. Pointrcnn: 3d object proposal generation and detection from point cloud[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019: 770-779.[4] Yang Z, Sun Y, Liu S, et al. 3dssd: Point-based 3d single stage object detector[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020: 11040-11048.[5] Wang Y, Fathi A, Kundu A, et al. Pillar-based Object Detection for Autonomous Driving[J]. arXiv preprint arXiv:2007.10323, 2020.本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。下载1
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