如何构建成交型网站网络公司哪个最好

通用检测器 vs VoxelNext

一、3D稀疏卷积模块

1.1、额外的两次下采样

使用通用的3D sparse conv，包含4个stage，每个stage穿插常规稀疏卷积和子流形稀疏卷积，得到的特征分别为F1、F2、F3、F4。

VoxelNext的backbone在原有的基础上再增加两次下采样，分别得到F5，F6，目的是增大感受野

消融实验结果

从实验结果来看，直接使用原始的4stage结构接检测头后精度下降8.9，多加两次下采样后精度提升9.5。且从可视化效果来看额外的下采样使感受野确实增大了。

代码

1.2、稀疏体素删减

在backbone的第2个stage开头会有一个下采样，Voxelnext在下采样的时候计算体素的重要性，根据比例删掉不重要的体素。

重要性判断公式：直接计算体素所有通道特征的均值，然后经过一个sigmoid，输出的sorce作为重要程度。

消融实验：

前三次下采样使用删减策略，且删减比例为0.5.

代码

DynamicFocalPruningDownsample实现在pruning_block.py中。

二、稀疏体素高度压缩

进入检测head前，直接将F4、F5、F6体素压缩合并。

计算公式：

代码

三、稀疏预测head

与常规的3D目标检测head不同，Voxelnext直接使用稀疏的体素进行预测，训练的时候，靠近GT中心点的体素作为正样本，使用focal loss监督，可视化和统计发现，用来预测box的voxel不一定在box中心点，如下图

统计发现有72.8%的box的query voxel都不在中心点。

推理时使用sparse max pooling 代替NMS，具体过程是先对稀疏的Voxel预测一个score，再使用稀疏卷积的操作做max pooling，只保留max pool kernel里得分最高的voxel。