概要
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Anchor-baseの物体検出を行うと3次元上だと回転方向(yaw angle)の影響を受けやすい。そこでCenter-baseのモデルを提案
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Backbone -> 3Dのpoint cloudをBEV(=Map View)に変換出来る物であれば何でも問題なさそう。
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1st stage Head -> それぞれのBEV Gridにclass毎のCenterの確率と、center offset(delta_x,delta_y)、高さ(h)、サイズ(width,length,hight)、yaw angle(sin,cos)を推定する。
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2nd stage Head -> 1st stageの結果の差分を推定する。やらなくても良い。
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Assinment -> Ground TruthのBounding Box Centerが一致するBEV Gridの推定結果をLossにAssignする。
