PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/482094/8dafa547-efe6-4579-fefe-6a76c02d1c60.png)

アルゴリズム

入力

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/482094/6bd8af5f-e5d1-03c3-a4b2-3d7c3ecd5fdc.png) 2DのGridに区切り、(H/dH+3)のChannelを持つ

H/dHは、dHの間隔で高さ方向に区切られた領域に点が存在するか(occupancy)
3は、高さを3つに区切った、領域のintencity*
*たぶん。。。

ネットワーク

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/482094/80566ec5-0568-3668-e934-7ccd07096e0b.png) ただたんに2DのObject DetectionをBEVで行うだけ。 LocalとGlobalの情報得るために、FPN(Feature Pyramid Network)を使うと良いらしい。

出力

![image (1).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/482094/43739d95-12c7-b780-83c6-db5074cdff29.png) 高さ方向の情報は使わないから、zcとhは出力しないらしい。

結果

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/482094/e0bddc1f-62c0-71f1-ec7e-6c8b564f6ac3.png) ・2Dだけに、なかなか早くなってる

結論

・かなりシンプルだし入力を変えたり、ネットワークを深くしたりと色々工夫すればもう少し精度あがりそう。

参考文献

PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds https://arxiv.org/pdf/1902.06326.pdf