基于lidar的目标检测方法可以分成3个部分：lidar representation，network backbone，detection head，如下图所示。

根据lidar不同的特征表达方式[1]，可以将目标检测方法分成以下4种：基于BEV（bird’s eye view）的目标检测方法，基于camera view的目标检测方法，基于point-wise feature的目标检测方法，基于融合特征的目标检测方法。如下图所示。

基于bev的目标检测方法顾名思义是使用bev作为点云特征的表达，其检测流程如下图所示，包括3个部分：bev generator，network backbone， detection head。下面详细介绍一下这3个部分如何在基于bev的目标检测方法中发挥作用。

一、bev generator

BEV图由激光雷达点云在XY坐标平面离散化后投影得到，其中需要人为规定离散化时的分辨率，即点云空间多大的长方体范围（Δl*Δw*Δh）对应离散化后的图像的一个像素点（或一组特征向量），如点云20cm*20cm*Δh的长方体空间，对应离散化后的图像的一个像素点。具体关于bev投影生成策略可以关注文章：自动驾驶中，激光雷达点云如何做特征表达[1]。

在bev generator中，需要根据Δl*Δw*Δh来生成最后L*W*H大小的bev特征图，该特征图是network backbone特征提取网络的输入，因此该特征图的大小对整个网络的效率影响很大，如pointpillar[2]通过对voxelnet[3]中bev generator的优化，整个网络效率提高了7ms。

二、network backbone

网络结构的设计需要兼顾性能和效果，一般都是在现有比较大且性能比较好的网络结构基础上进行修改，可以参照文章：轻量（高效）目标检测网络结构设计[4]。以voxelnet[3]和pointpillar[2]为例，pointpillar[2]以voxelnet[3]为原型，不改变原流程的基础上，对voxelnet[3]设计做了以下一些修改，使网络效率提高了10多倍，具体如下:

1，简化bev中的网络结构

voxelnet[3]使用stacked vfe layer，在代码中使用了2个vfe layer，如下图所示。

pointpillar[2]简化了voxel表达形式，变成pillar，提高了数据生成效率，并且只使用了一个vfe layer，减少了2ms，如下图所示。

2，简化主网络结构

• 不使用3D卷积

• 输入特征图的channel数从128减少为64，网络耗时减少2.5ms

• 网络主结构所有层channel数减半，网络耗时减少4.5ms

• Upsampling的channel数从256减少到128，减轻detection head，网络耗时减少3.9ms

• Tensorrt加速，提速45.5%

Pointpillar[2]在保证网络性能提升的前提下，逐步提高网络效率，从不同角度优化网络流程，最后使网络效率提高10倍有余。

三、detection head

detection head包括两个任务，即：目标分类与目标定位，由于bev将点云用图像的形式呈现，同时保留了障碍物在三维世界的空间关系，因此基于bev的目标检测方法可以和图像目标检测方法类比：目标分类任务与图像目标检测方法中目标分类任务没有差别；而目标定位任务可以直接回归目标的真实信息，但与图像目标检测方法中目标定位任务不同，该任务需要给出旋转框。与图像目标检测方法相同，基于bev的目标检测方法的detection head也分成anchor base的方法和anchor free的方法。

1，anchor base方法

以voxelnet[3]为例，需要人为设定anchor的大小，由于bev可以直接回归真实的目标大小，因此anchor也可以根据真实目标大小设定，如：以下单位为米，l、w、h分别表示anchor的长、宽、高，对于车来说anchor大小可以设定为la = 3.9,wa = 1.6,ha = 1.56，对于人la = 0.8,wa = 0.6,ha = 1.73，对于骑行者la =1.76,wa = 0.6,ha = 1.73，且对于每种anchor，设置了θa=0°和90°两种角度。由于目标有各种角度，因此为了得到更准确的角度回归，anchor的角度设置可以在[0°,180°）进行等间隔采样，获得更多不同角度的anchor，提高回归精度。回归误差的计算如下图所示。

2，anchor free方法

典型代表是pixor[5]，对于bbox的回归，如下图所示，对于正样本的红点p（x，y），需要回归如下信息：{cos(θ), sin(θ), dx, dy, w, l}，其中θ为障碍物偏角，dx、dy分别为p点相对障碍物中心点的偏移，w、l是障碍物大小的表达。没有anchor，对目标的回归是不是简单了很多。

以上为基于bev的目标检测方法的简单介绍，该方法在目前的自动驾驶的3D目标检测方案中应用较广。

四、参考文献

1. 自动驾驶中，激光雷达点云如何做特征表达

2. PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from PointClouds

3. VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection

4. 轻量（高效）目标检测网络结构设计

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

6. 其他：
   Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
   YOLO3D: End-to-end real-time 3D Oriented Object Bounding Box Detection from LiDAR Point Cloud