VoxelNet-＞SECOND-＞PointPillars

VoxelNet->SECOND->PointPillars

相比于图像，激光点云数据是 3D 的，且有稀疏性，所以对点云的前期编码预处理尤其重要，目前大多数算法都是在鸟瞰图下进行点云物体检测，由此对点云的编码预处理主要有两大类方法：

以一定的分辨率将点云体素化，每个垂直列中的体素集合被编码成一个固定长度，手工制作的特征，最终形成一个三维的伪图像，以此为代表的方法有 MV3D，AVOD，PIXOR，Complex YOLO；
PointNet 无序点云处理方式，以此为代表的方法 Frustum PointNet[1], VoxelNet[2]，SECOND[3]，后两者是在鸟瞰图下进行编码的，需要 3D 卷积运算；

本文提出的 PointPillar[4] 是延续 VoxelNet，SECOND 的工作，VoxelNet 将 PointNet(PointNet-系列论文详读) 思想引入体素化后的体素特征编码中，然后采用 3D 卷积做特征提取，再用传统的 2D 卷积进行目标检测；SECOND 则考虑到点云特征的稀疏性，用 2D 稀疏卷积代替传统卷积，速度得到了很大的提示。而 PointPillar 则在体素的垂直列上不做分割，从而移除了 3D 卷积的操作，其优点有：

无手工编码的过程，利用了点云的所有信息，且无需要调节的参数；
运算均为 2D 卷积，高效；
可迁移至其它点云数据；

这三篇工作框架结构基本一致，由三部分组成：

特征编码网络(Encoder，作特征编码)，在鸟瞰图下，将点云编码为稀疏的伪图像；
卷积中间网络(Middle，作特征提取)，将伪图像用 backbone 网络进行特征提取；
区域生成网络(RPN)，也可以是 SSD FPN 等检测头的改进，用于分类和回归 3D 框，与图像检测不一样的地方是，点云鸟瞰图下的最后一层特征层不能很小；

如图 1. 所示，本文 Pointpillar 主要的工作集中在特征编码网络，所以以下主要介绍其特征编码网络方式，以及实现细节。

特征编码

实现细节

特征编码
    只取有点的柱子，所以 P

训练

针对不同的类别设定唯一尺寸的 anchor，角度上旋转 90 度，所以每个点上每个类别是有两个 anchor
正负样本严重不均衡，所以需要 OHEM 或者 focalloss 技术