1.介绍

AVOD（Aggregate View Object Detection）算法和MV3D算法在思路上非常相似，甚至可以说，AVOD是MV3D的升级版本

总的来说，和MV3D相比，AVOD主要做了以下一些改进：

（1）MV3D中使用VGG16的一部分进行特征提取。在AVOD中，作者使用了引入FPN层的Encoder-Decoder结构进行高分辨率点云和图片特征提取（如下图示）；
图1 AVOD中的特征提取层D
（2）MV3D中使用8个角点（每个角点由一个三维坐标表示）描述3D BBox。在AVOD中，作者使用4个角点（只包含x,y）和2个高度（共4*2+2=10）来描述一个3D BBox。

（3）还有一些改动我们后面再说

2 AVOD网络结构和流程

AVOD的网络结构如下图所示。

具体包括：

输入——>特征提取——>1×1卷积——>裁剪和大小缩放——>特征融合——>全连接——>NMS——>裁剪和大小缩放——>特征融合——>全连接——>NMS

2.1 输入

从图中可以看出，网络的输入有两个（并不是三个，3D Anchor grid某种意义上不算输入）。这两个输入分别为（1）图片输入；（2）俯视视角的3D点云数据。

图片数据不多说，就是前视图。BEV数据由两部分组成，分别为（1）高度图；（2）密度图。这里和MV3D不同的是，MV3D中还有强度图，AVOD作者觉得强度图的增益并不多，就把这个图给删了，这样还能降低计算量。

（a）高度图的获取方式：

选择点云数据的BEV视角[-40，40] × [0，70]的区域，划分为0.1米大小的一个个小方格（假设方格是个数是 $H$×$W$)。在每个小方格里，将高度区域为 [0,2.5] 划分为M个切片，每个切面范围内找到最大高度点云对应的高度即可。这样总共获得了 $H$×$W$×$M$大小的高度图输入。

（b）密度图的获取方式：

每个单元格的密度计算公式为 $min$($1.0$, $\frac{log(N+1)}{log16}$)，其中N是单元格里点云数量。

2.2 特征提取

Feature Extractor的结构在图1中已经给出了，其实这种结构在图像分割领域非常常见，结构这块就不多说了。

至于作者为什么选择这种Encoder-Decoder的结构（引入FPN层代替VGG16），是因为在MV3D中，像行人这样的小物体的俯视图中本身就很小，然后进行特征提取后，长宽会被进一步地被压缩，以至于在特征图上可能都占不了一个像素点，那么对这类小物体的检测精度就不够了。

2.3 $1$ × $1$ 卷积

特征提取结束后，作者先利用卷积操作对特征图进行降维。为什么要用卷积进行降维呢？

论文中作者提到：

Attempting to extract feature crops directly from high dimensional feature maps imposes a large memory overhead per input view. As an example, extracting 7 x 7 feature crops for 100K anchors from a 256-dimensional feature map requires around 5 gigabytes1 of memory assuming 32-bit floating point representation

总结来说，也就是不降维的话，模型在提取feature crops的时候内存消耗会非常大。

2.4 裁剪和大小缩放

这一步其实也不难理解，我们现在有很多3D Anchor（输入的3D Anchor grid）。我们要将这些3D Anchor映射到俯视视角和前视视角。那么就分别获得了这两个视角各自的2D Anchor（分别记做A和B，A为BEV视角2D Anchor，B为图片视角2D Anchor）。

然后将这些2D Anchor作为待裁剪的区域，分别裁剪由特征网络和 $1$ × $1$ 卷积输出的BEV特征图（记做C）和RGB特征图（记做D）。裁剪后统一将裁剪的区域缩放到 $7$ × $7$大小。

这里贴一下代码实现，具体如下：

  # Do ROI Pooling on BEV# self._proposal_roi_crop_size = [7,7]bev_rois = tf.image.crop_and_resize(bev_feature_maps,bev_proposal_boxes_norm_tf_order,tf_box_indices,self._proposal_roi_crop_size,name='bev_rois')# Do ROI Pooling on imageimg_rois = tf.image.crop_and_resize(img_feature_maps,img_proposal_boxes_norm_tf_order,tf_box_indices,self._proposal_roi_crop_size,name='img_rois')

2.5 特征融合

完成裁剪和大小缩放后，将裁剪的BEV特征图（记做C）和RGB特征图（记做D）按位均值操作，即可完成融合。

2.6 全连接和NMS

融合的特征用作两个全连接层的输入，一个全连接层用来进行3D BBox的回归，另一个全连接层用来进行前景/背景置信度的估计。

回归的参数为

前三个为Anchor和Ground-Truth之间中心点的偏移，后三个为Anchor和Ground-Truth之间尺度（长宽高）的比例的对数。（与MV3D相同）

文章选用了Smooth L1损失进行回归，选用了交叉熵用于前景背景分类。至此，作者完成了第一轮粗略的RPN操作。

2.7 更细粒度的Region Proposal

上面我们进行了一轮完成的RPN过程，粗略地获得了一系列看起来还可以的3D BBox。但是还是不够，因为框还是比较多，位置也不足够准确。

所以作者又进行了一轮RPN。过程是

（1）先在粗略选择的Proposal中选择前K个最好的3D BBox

（2）然后继续将这些3D BBox映射到BEV视角和前视视角，分别获得对应视角上的2D BBox

（3）利用BEV视角的2D BBox在BEV特征上进行裁剪和Resize，得到裁剪重塑的BEV特征

（4）利用前视视角的2D BBox在图像特征上进行裁剪和Resize，得到裁剪重塑的图像特征

（5）利用按位平均操作，实现裁剪重塑的BEV特征和裁剪重塑的图像特征的融合

（6）全连接层引出三个分支，分别用于处理融合特征，得到三个输出，输出内容为输出框的位置回归，朝向估计以及类别分类。

（7）完成

上述有关朝向估计，作者在原论文中也做了特别的说明。

作者提到了在MV3D中，朝向估计是依赖于长边估计的，也就是检测出来的3D检测框的哪个边最长，朝向就沿着这个方向。

当然，这会有两个问题。其一就是车辆可能符合这样的规律，但行人不一定符合这个设定。其二就是，假设长边确定了，可能有两个相差180度的方向都沿着这个长边。如下图4所示，假设知道了BEV视角的检测框（绿色），可能有两个相差180的朝向都沿着长边。

为了避免这样的歧义，作者引入了两个角度 （$x_{\theta }$，$y_{\theta }$）$=$ $（cos\theta ，sin\theta ）$ 约束朝向。