Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data

1.背景

3D的运用以及逐渐广泛，但是之前大多数的工作是将3D书转化为2D的数据或者对3D数据进行体素化处理，这样就失去了3D数据的一些空间特征以及其他的特性。
参考之前2D的工作，可以通过检测框的移动从而来进测出目标物体的位置。但是对于3D数据而言检测框这样移动检测所带来得计算量是巨大的。因此本文利用成熟的2D检测技术，通过2D检测器检测出物体位置在进行投影，然后再对投影后的进行分割和目标检测。

2.模型介绍

模型主要分为三个部分：frustum proposal、3D instance segmentation和3D amodal bounding box estimation。
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首先利用2D CNN物体探测器来提出2D区域并对其内容进行分类。然后通过投影矩阵将2D区域提升到3D。给定平截头体中的点云( $\times c$ ，具有 $n$ 个点和 $x$ 个通道的 $X Y Z$ ，每个点强度等），同每个点的二元分类来对对象实例进行分段。基于分割的对象点云( $m\times c$ )，轻量级回归PointNet（T-Net）通过平移进行点的对齐，使得质心接近中心。最后进行amodal 3D边框估计。

2.1 frustum proposal

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利用已知的相机投影矩阵，可以将2D的边界框提升到平截头体，然后对提升的平截头体中的点云进行收集形成平截头体点云。如上图Figure 4 所示，，平截头体可以朝向不同的方向，导致点云的放置的方向对于检测的干扰是极大的。因此可以通过平截头体朝向中心视图来进行归一化处理，使得平截头体的中心轴线与图像平面正交。

2.2 3D instance segmentation

给定2D的图像区域以及对应的3D平截头体，可以使用几种方法来获得对象的3D位置：
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使用2D直接从深度图回归到3D对象位置。但是由于可能存在前置遮挡物原因，会严重影响分割的准确度。而由于物体在空间中是自然分离的，因此在3D中对物体进行分割是更加自然和容易的。
在3D点云进行实例分割。网络在平截头体中采用点云并且预测每个点的概率分数，该分数表示该点属于感兴趣对象的可能性。而在论文中规定每个视锥体仅包含一个感兴趣的对象。并且在向量尾部加上热向量编码，补充说明具体体系结构的细节。
在进行3D实例分割之后，提取被分类为感兴趣的点，随后对其进行进一步的标准化来增强算法的平移不变性。并且在这一过程中不进行点云缩放（部分点云的边界球大小会受到视点的极大影响，并且点云实际大小有助于估计框大小）。

2.3 3D amodal bounding box estimation

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在得到分割的对象点之后，利用PiontNet和变换网络来估计3D对象的边界框。而预测的数据为中心（ $c_x,c_y,c_z$ )，尺寸( $h, w, l$ )和航向角( $\theta$ )。
首先利用T-Net进行3D质心居中化，使得预测的中心成为原点。对于盒子的大小和航向角度，使用分类和回归公式的混合。接着通过Box Estimation输出的最终bounding box的维度为3+4xNS+2xNH。其中3代表中心点的残差回归，是接在T-Net回归之后的；NS代表不同size的archor个数，每一个archor有四个维度；NH代表不同朝向的archor，每一个archor有两个参数，分别为置信度和朝向角。