【openpcdet中yaml文件的MODEL学习】

本文主要是介绍【openpcdet中yaml文件的MODEL学习】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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文章目录

前言
一、代码
二、详细解释
- MODEL: NAME: PointPillar
- MAP_TO_BEV (Mapping to Bird's Eye View):
- BACKBONE_2D (2D Backbone Network):
总结

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

openpcdet中yaml文件的MODEL学习

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、代码

MODEL:NAME: PointPillarVFE:NAME: PillarVFEWITH_DISTANCE: FalseUSE_ABSLOTE_XYZ: TrueUSE_NORM: TrueNUM_FILTERS: [64]MAP_TO_BEV:NAME: PointPillarScatterNUM_BEV_FEATURES: 64BACKBONE_2D:NAME: BaseBEVBackboneLAYER_NUMS: [3, 5, 5]LAYER_STRIDES: [2, 2, 2]NUM_FILTERS: [64, 128, 256]UPSAMPLE_STRIDES: [1, 2, 4]NUM_UPSAMPLE_FILTERS: [128, 128, 128]

二、详细解释

这段配置定义了一个名为 PointPillar 的3D目标检测模型的各个组件和它们的参数。

PointPillar 是一种基于点云的3D目标检测方法，其将点云转换为鸟瞰图（Bird’s Eye View,
BEV）表示，并在其上应用2D卷积神经网络。

下面我将详细解释每个部分的意义：

MODEL: NAME: PointPillar

这定义了模型的名称，即 PointPillar。

VFE (Voxel Feature Encoder):NAME: PillarVFE：定义了体素特征编码器（Voxel Feature Encoder）的名称，这里是 PillarVFE。WITH_DISTANCE: False：表示在编码过程中不使用点与传感器之间的距离信息。USE_ABSLOTE_XYZ: True：表示使用点的绝对坐标（x, y, z）进行编码。USE_NORM: True：表示使用点的归一化特征（可能是强度、反射率等）进行编码。NUM_FILTERS: [64]：定义了VFE中使用的卷积滤波器的数量，这里是一个列表，但只有一个值64，表示所有卷积层都使用64个滤波器。

MAP_TO_BEV (Mapping to Bird’s Eye View):

NAME: PointPillarScatter：定义了将点云映射到BEV表示的方法的名称，这里是 PointPillarScatter。NUM_BEV_FEATURES: 64：定义了BEV特征图的特征通道数，即64个特征通道。

BACKBONE_2D (2D Backbone Network):

NAME: BaseBEVBackbone：定义了2D骨干网络的名称，这里是 BaseBEVBackbone。LAYER_NUMS: [3, 5, 5]：定义了骨干网络中每个阶段的层数。这里有三个阶段，分别有3层、5层和5层。LAYER_STRIDES: [2, 2, 2]：定义了每个阶段中卷积层的步长。这里所有阶段的步长都是2，意味着特征图的空间分辨率在每个阶段都会减半。NUM_FILTERS: [64, 128, 256]：定义了每个阶段中卷积层的滤波器数量。第一个阶段有64个滤波器，第二个阶段有128个，第三个阶段有256个。UPSAMPLE_STRIDES: [1, 2, 4]：定义了在上采样过程中每个阶段的步长。这通常用于恢复特征图的空间分辨率，以便与输入点云或其他特征图进行对齐。NUM_UPSAMPLE_FILTERS: [128, 128, 128]：定义了上采样过程中每个阶段使用的滤波器数量。这里所有阶段都使用128个滤波器。