美团技术验证：一文读懂3D目标检测

二者全精度的适应性图，再进一步通过Crop和Resize提炼出两个适应性图完全相同的区域顺利进行融为一体，选定3D proposal来顺利进行3D静止验证，整个处理过程如图Fig.5所示。

Fig.5 AVOD Architecture, figure from reference[4]

在KITTI 3D object Detection的评测结果如示意图Fig.6，现阶段险胜的解法主要以外于用作很低功率原始数据、或很低功率和单目融为一体的法则，纯感知做3D尽可能验证的法则现阶段在稳定度上还不必和上述两种法则相提并论，在具体解法上还有很大的成长空间内，在IBM公司有小得多的实用性需求，本次分享主要以外在现阶段尤其重新纯感知单目3D尽可能验证。

Fig.6 KITTI 3D object detection competition ranking for car, figure from reference[5]

难题与在实践中

尽管现阶段对于3D尽可能验证从未有不不算的研究者，但是在实际领域之前几乎有许多的难题，首先，对静止背向、截断、周围动态生态的健壮性难题，其次，现有方式也大都依赖于静止凹凸不平色块或结构上适应性，容易导致误读，最后，在满足权重要求的持续性下下，解法效率有很大难题。

3D bounding box是在相符三维空间内21世纪之前围困尽可能静止的最小长方体，理论上，一个3D bounding box有9个权重，3个是左边，3个是轴向，3个是维度大小。对于自动驾驶桥段下的静止，绝大多数都是准确度放置于地面，所以通过理论上静止都放置于准确度地面，可以设置回转和倾斜时间尺度相对于于准确度线或为零，同时底面是准确度线或的一部份，这样就可以请注意掉3个权重，还有6个权重，所以3D尽可能验证也是一个尽可能静止6D pose得单单结论难题。

现阶段，3D尽可能验证的原始数据集主要包含Jura、Pascal3D+、LINEMOD、KITTI等，以KITTI原始数据集为例，如图Fig.7是KITTI原始数据以外对于一个3D孔洞的标示：

Fig.7 KITTI training data format

3D感知尽可能验证的在实践中主要在于：

1）背向，背向拆分两种持续性，尽可能静止相互背向和尽可能静止被氛围背向

2）截断，部份静止被照片截断，在照片之前只能显示部份静止

3）小尽可能，相对于转换照片大小，尽可能静止所占像素点极不算

4）轴向时间尺度修习，静止的紧贴不尽不尽相同，但是完全相同适应性不尽相同，轴向角的理论上修习有小得多难度，如图Fig.8所示

Fig.8 Rotation angle confusion, figure from reference[4]

5）缺陷浅层的资讯，2D照片相对于于很低功率原始数据存在的资讯很低密度、运输速度快的占有优势，但是也存在缺陷浅层的资讯的缺点

主要法则

现阶段基于单目单反的3D尽可能验证的法则主要是复用2D验证之前的一系列法则，同时加入多经纬度点的复单单、轴向角的复单单或归纳，同时也有运用作自编码方式也器的法则来顺利进行光环修习。

3.1 SSD-6D：

Making RGB-Based 3D Detection and 6D Pose Estimation Great Again

Fig.9 SSD-6D Architecture, figure from reference[6]

SSD-6D的仿真结构上如上图Fig.9所示，其极其重要处理过程介绍如下：

转换为一帧精度为299x299的三通道RGB照片

转换原始数据先经过Inception V4顺利进行适应性提炼出和计算

分别在精度为71x71、35x35、17x17、9x9、5x5、3x3的适应性图上顺利进行SSD类似的这两项(4+C+V+R)复单单，其之前这两项包括4（2D围困侧边）、C（类别归纳得分）、V（不太可能的剪影的得分）和R（六边形内轴向）

对复单单的结果顺利进行非极大抑制（NMS），最终得到结果

极其重要点：

Viewpoint classification VS pose regression:创作者相信尽管已为科学论文反之亦然用作时间尺度复单单，但是有检验证明对于轴向角的验证，用作归纳的方式也比反之亦然用作复单单极为可靠，特别是用作均匀分布解构的viewpoints比在线或反之亦然输单单可靠个数功效非常佳

Dealing with symmetry and view ambiguity:给定一个圆锥时域的球体，对于轴对称的尽可能静止，仅沿着一条弧线或时域视图，对于半轴对称静止，则仅仅请注意另一个半球，如图Fig.10所示

Fig.10 discrete viewpoints, figure from reference[6]

功效：

Tab.1 F1-scores for each sequence of LineMOD, table from reference[6]

3.2 3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry

创作者提单单一种从单帧六边形之前顺利进行3D尽可能验证和光环少于的法则，该法则首先用作浅层神经在线或复单单单单相对于稳定的3D尽可能的适应性，再进一步依靠少于单单来的3D适应性和由2D bounding box反转为3D bounding box时的欧几里得规范来产生最终的结果。科学论文之前，创作者提单单了一个严密的理论上，即一个3D bounding box一定会严密无论如何2D bounding box所围困，一个3D bounding box由之前心点的（x, y, z）经纬度、和三维空间内时间尺度（w, h, l）和三个轴向角所回应。要少于全局的静止光环仅仅通过验证到的2D bounding box是不不太可能的，如示意图Fig.11所示，尽管轿车的全局光环一直不会变，但是在2D bounding box之前的光环一直在变。因此，创作者搭配复单单2D bounding box之前的光环再进一步加上在单反经纬度系之前轿车时间尺度的变解构的综合来顺利进行轿车全局光环的少于。

Fig.11 Left: Cropped image of car, Right: Image of whole scene, figure from reference[7]

同时，创作者还提单单了MultiBin的结构上来顺利进行光环的少于，首先均匀分布解构轴向角到N个重叠的Bin，对每一个Bin，CNN在线或少于单单光环时间尺度在意味著Bin的概率，同时少于单单时间尺度值的Cos和Sin值。在线或适度结构上如示意图Fig.12所示，在公共的适应性图后在线或有三个分支，分别少于3D静止的长方形很低、每个Bin的置信度和每个Bin的时间尺度少于。

Fig.12 MultiBin estimation for orientation and dimension estimation, figure from reference[7]

功效：

Tab.2.Comparison of the average orientation estimation, average precision andorientation score for KITTI car, table from reference[7]

Tab.3. Comparisonof the average orientation estimation, average precision and orientation scorefor KITTI cyclist,, table from reference[7]

3.3 Implicit 3D Orientation Learning for 6D Object Detection from RGB Images

Fig.13 Top:codebook from encodings of discrete object views; Bottom: object detection and3D orientation estimation with codebook, figure from reference[8]

创作者主要是提单单了一种新型的基于去褐编码方式也器DA（Denoising Autoencoder）的3D尽可能紧贴少于法则，用作了域随机解构（Domain Randomization）在3D仿真的模拟视图上顺利进行特训。在顺利进行验证时，首先用作SSD（Single Shot Multibox Detector）来顺利进行2D静止边界侧边的复单单和归纳，然后用作预先特训的浅层在线或3D尽可能紧贴少于解法对静止的紧贴顺利进行少于。在仿真的特训期间，不会显示地从3D光环标示原始数据之前修习静止的6D pose，而是通过用作域随机解构特训一个AAE（Augmented Autoencoder）从转换成的3D仿真视图之前修习静止6D pose的适应性回应。

这种处理方式也有以下几个占有优势：

可以理论上处理有歧义的静止光环，尤其是在静止光环轴对称时

理论上修习在不尽不尽相同生态氛围、背向持续性下下的静止3D光环回应

AAE不必须相符的光环标示特训原始数据

Fig.14 Training process for AAE, figure from reference[8]

功效：

Tab.4 LineMOD object recall with different training and testing data, table from reference[8]

探究

正因如此，纯感知单目3D尽可能验证在权重上离预估还有小得多差距，可以考虑过渡到运用作浅层神经在线或相结合稀疏很低功率点云转换成很低密度点云对验证结果顺利进行修正

现阶段大多是运用作One-Stage的法则顺利进行3D尽可能的光环复单单，可以考虑用作Two-Stage的法则来，并依靠重叠的Mask的资讯

现阶段3D尽可能验证的标示原始数据较不算，可以考虑过渡到非监督修习

用作非常多的欧几里得规范

概要

LiborNovák. Vehicle Detection andPose Estimation for Autonomous Driving. Master’s thesis, Czech TechnicalUniversity in Prague. YinZhou, Oncel Tuzel. VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3DObject Detection. In CVPR, 2018. Ku,Jason and Mozifian, Melissa and Lee, Jungwook and Harakeh, Ali and Waslander,Steven. Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from ViewAggregation. In IROS, 2018. _object.php?obj_benchmark=3d Wadim Kehl, Fabian Manhardt, Federico Tombari,Slobodan Ilic and Nassir Navab: SSD-6D: Making RGB-Based 3D Detection and 6DPose Estimation Great Again. ICCV 2017. ArsalanMousavian, Dragomir Anguelov, John Flynn, Jana Košecká. 3d bounding box estimation using deep learning andgeometry.CVPR 2017. MartinSundermeyer、En Yen Puang、Zoltan-Csaba Marton、Maximilian Durner、Rudolph Triebel. Implicit 3DOrientation Learning for 6D Object Detection from RGB Images. In ECCV, 2018.。

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