最后将两组特征联合作为proposal的pooling特征。 图6 Roi aware Point Cloud PoolingRoi grid pooling[6] 与上面两种pooling方法不同的是,并没有将proposal通过voxel得到固定大小的特征图,而是根据pv-rcnn[6]中提出的key point信息,将proposal用6*6*6=216个grid points表达,grid points是从proposal中的key points均匀采样获得,且RoI-grid point features提取过程和key point feature提取过程是相似的。简单来说就是以grid point为中心,r为半径的区域内提取不同尺度、不同感受野的特征,最后在使用2层的MLP网络获得最终的特征表达,如图7所示。 图7 Roi grid point feature extraction 总结: 目前基于point-wise feature的目标检测方法还处于研究阶段,效率无法保证,精度还未在真实自动驾驶车上测试,但由于该方法直接从点云提取特征,极大的保留了点云的原始信息,比较有潜力得到更好的效果。 参考文献:1、PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from PointClouds2、VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection3、PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds4、Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving 5、YOLO3D: End-to-end real-time 3D Oriented Object Bounding Box Detection from LiDAR Point Cloud6、SqueezeSeg: Convolutional Neural Nets with Recurrent CRF for Real-Time Road-Object Segmentation from 3D LiDAR Point Cloud7、PointSeg: Real-Time Semantic Segmentation Based on 3D LiDAR Point Cloud8、LaserNet: An Efficient Probabilistic 3D Object Detector for Autonomous Driving