Abstract

點云中的目標檢測是自動駕駛等機器人應用中的一個重要方面。在本文中，作者思考了將點云編碼成適合下游檢測pipeline的格式問題。最近的文獻提出了兩種類型的編碼器：固定編碼器往往更快，但犧牲了準確性，而從數據學習的編碼器更準確但是速度較慢。在這篇工作中，作者提出了一種可以利用PointNet去學習以垂直列組織的點云的表示(pillars)的新的encoder。這種編碼特征可以用于任何標準的2D卷積檢測體系結構，接著作者進一步提出了一個精簡的下游網絡。大量的實驗表明，PointPillars在速度和準確性方面都大大優于以前的編碼器，盡管只使用激光雷達，這種檢測pipeline顯著優于目前的先進水平。

Motivation

在城市環境中部署自動駕駛汽車(autonomous vehicles, AVs)是一項艱巨的技術挑戰。除其他任務外，自動駕駛汽車還需要實時檢測和跟蹤車輛、行人和自行車等移動物體，為了達成這個目標，自動駕駛汽車依賴多個傳感器，其中激光雷達可以說是最重要的，激光雷達使用激光掃描儀測量到環境的距離，從而生成稀疏點云。傳統上，激光雷達機器人pipeline將這些點云解釋為目標檢測，通過一個自下而上的pipeline&#

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【lidar】3D目标检测PointPillars：论文解读、代码解读、部署实现（1）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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