Frustum Pointnet與PointFusion的對比了解

點雲目标檢測系列文章一

引言

最近在看點雲目标檢測的論文，發現這些論文不是互相獨立的，很多文章自帶CP屬性，有很多相似點，非常值得放在一起來對比。今天參加1V1 battle的兩篇文章分别是：Frustum Pointnet與PointFusion（為了友善後文分别簡稱為FP和PF）。前者的作者大家非常熟悉了，是PointNet的作者；而PointFusion的作者是李飛飛的學生Danfei Xu。都是響當當的牛人了。

兩篇文章的對比分為相似點和不同點。

相似點

1、都是2017年送出到arxiv上的且時間很近，隻差7天，不存在誰借鑒誰。

2、采取的技術方案都是先用2D檢測器獲得圖像上的選框，然後，對應到小範圍的三維點雲空間去做3D選框的回歸。

3、由于當時KITTI三維點雲test集的标簽是不公開的，是以論文中的結果都是在val資料上測試得到的。是以當送出到KITTI上用官方的test集測試時，論文中的名額會有所下降。比如FP。但是KITTI上目前沒有PF的成績。

不同點

1、回歸的方法不同，FP首先用pointnet做點雲語義分割，然後再用一個輕量版的pointnet做bbox回歸。而PF同時利用了點雲和圖像的特征來做回歸，省略了點雲分割這一步。

2、FP的結果比PF高。

結果差異的來源

1、2D檢測器不同。

2、3D回歸方法不同。

待續……