Point Pillars Implementation

• config.py
• network.py
• reader.py
• processor.py
• lossfunction.py
• train.py
• inference.py

kitti dataset

label.txt 说明

0. 类别
1. 截断程度
2. 遮挡率
3. 观察角度
4. 2D bounding box左上角坐标
5. 2D bounding box右下角坐标
6. 3D bounding box 的length，width， height
7. 3D boudning box 在相机的坐标
8. 相对y轴的旋转角度

calibration.txt 说明

Tr_velo_to_cam maps a point in point cloud coordinate to reference co-ordinate.

文件夹结构(/home/neil/disk/kitti)

       |--- testing -- velodyne(000000.bin~007517.bin)
kitti -|
       |--- traning -- label_2(000000.txt~007480.txt)
                  -- velodyne(000000.bin~007480.bin)

make pillars算法

输入：包含n个4维点的点云
输出：包含n个9维点的点云
1. 创建一个pillars的字典，key为center，value为所包含的点的list，初始化为空.
2. 对于点云中的点，进行遍历。
（1）判断点是否在范围内。如果是，=>（2），否则跳过进入下一个点。
（2）判断点在哪个pillar内，加入对应pillar的list。
3. 对于已经创建好的pillars的字典内容进行遍历。
（1）如果该list的点含量大于100，随机采样其中的100个点，保留下来。如果该list的点含量小于100，用0填充至100。如果该list的点含量等于100，进入（2）。
（2）对于已经处理好的包含100个点的list进行遍历，将每个点由4维扩展为9维。
（3）将一个list转化为一个numpy矩阵。
4. 将字典中的所有numpy矩阵转化为一个numpy矩阵，输出。
    

pybind编译指令

c++ -O3 -Wall -shared -std=c++11 -fPIC $(python3 -m pybind11 --includes) point_pillars.cpp -o point_pillars$(python3-config --extension-suffix)

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Kitti介绍（来自medium）

目前的困惑

1. calibration file在哪里？为什么要做一个变换？
2. ground truth是怎么做出来的？如何理解cpp文件的内容？
3. heading 和 angle 的区别？
4. 把focal loss中的BCE换掉了才跑得起来。哪里出错了？