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PointPillars：基于点云的3D快速目标检测网络

来源:互联网 更新时间:2025-07-18 12:32

PointPillars是一个基于点云的快速目标检测网络，在配置为Intel i7 CPU和1080ti GPU上的预测速度为62Hz，在无人驾驶领域中常常能够使用上它，是一个落地且应用广泛的一个3D快速目标检测网络。

PointPillars：基于点云的快速目标检测网络（训练版）

1、项目总览

①、PointPillars简介

PointPillars是一个基于点云的快速目标检测网络，在配置为Intel i7 CPU和1080ti GPU上的预测速度为62Hz，在无人驾驶领域中常常能够使用上它，是一个落地且应用广泛的一个3D快速目标检测网络。 PointPillars网络的一个非常好的落地应用：Apollo 6.0 lidar中的detector部分

②、项目效果

网络能对点云图进行3D快速目标检测：

2、网络简介

①、网络结构

PointPillars网络结构部分主要分为三大部分：1、采用Pillar编码方式编码PointCloud；2、使用2D Convolution对编码后的伪2D图进行处理；3、使用SSD的检测头对目标进行检测。 1、采用Pillar编码方式编码PointCloud：在点云的俯视图的平面进行投影使之变成伪2D图，对这种投影进行编码用的是Pillar方法，即在投影幕上划分为 H * W 的网格，然后对于每个网格所对应的柱子中的每一个点取原特征（x,y,z,r,x_c,y_c,z_c,x_p,y_p）共9个，再然后每个柱子中点多于N的进行采样，少于N的进行填充0，形成了（9，N，H * W）的特征图。 2、使用2D Convolution进行处理：这一部分算得上是网络中的backbone，backbone包含两个子网络一个是top-down网络，另一个是second网络。其中top-down网络结构为了捕获不同尺度下的特征信息，主要是由卷积层、归一化、非线性层构成的，second网络用于将不同尺度特征信息融合，主要由反卷积来实现。 3、使用SSD的检测头对目标进行检测。

②、损失函数

使用localization loss对3D bounding box进行回归，由于box的±Π在localization loss无法被学习到，所以使用direction loss对此进行学习，在classification loss中使用focal loss对分类进行学习。

3、网络训练

①、数据集的准备

PointPillars网络在KITTI数据集中的3D Detection数据集上面进行训练，数据集中包含7481张训练图片以及7518张测试图片，一共有80256个标记物体，并且测试模式包含普通的视角以及鸟瞰视角。

In [ ]

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!unzip data/data50186/image_testing.zip -d kitti/testing/!unzip data/data50186/velodyne_testing_1.zip -d kitti/testing/!unzip data/data50186/velodyne_testing_2.zip -d kitti/testing/!unzip data/data50186/velodyne_testing_3.zip -d kitti/testing/登录后复制In [ ]

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!mkdir kitti/training/velodyne!mv kitti/training/velodyne_training_1/* kitti/training/velodyne/!mv kitti/training/velodyne_training_2/* kitti/training/velodyne/!mv kitti/training/velodyne_training_3/* kitti/training/velodyne/!rm -rf kitti/training/velodyne_training_1!rm -rf kitti/training/velodyne_training_2!rm -rf kitti/training/velodyne_training_3!mkdir kitti/testing/velodyne!mv kitti/testing/velodyne_testing_1/* kitti/testing/velodyne!mv kitti/testing/velodyne_testing_2/* kitti/testing/velodyne!mv kitti/testing/velodyne_testing_3/* kitti/testing/velodyne!rm -rf kitti/testing/velodyne_testing_1!rm -rf kitti/testing/velodyne_testing_2!rm -rf kitti/testing/velodyne_testing_3登录后复制

②、安装必要的库

In [ ]

!pip install shapely pybind11 protobuf scikit-image numba pillow fire scikit-image登录后复制

③、数据集处理与准备

对KITTI数据集进行处理。

In [1]

%cd pointpillars/登录后复制In [ ]

!python create_data.py create_kitti_info_file --data_path=kitti登录后复制In [ ]

!python create_data.py create_reduced_point_cloud --data_path=kitti登录后复制In [ ]

!python create_data.py create_groundtruth_database --data_path=kitti登录后复制

④、训练

In [2]

!rm -r ./params/model!python train.py train --cfg_file=./params/configs/pointpillars_kitti_car_xy16.yaml --model_dir=./params/model登录后复制

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