CenterPoint是一种anchor free的三维目标检测算法模型，发表在CVPR 2021，论文名称为《Center-based 3D Object Detection and Tracking》。其主要特点在于通过预测物体的中心点来进行目标检测和位置回归，而不需要预先产生大量候选框（anchor）。因而，这种方法的后处理更加简洁，相邻目标可通过直接选择热力图中心点来确定最终目标，不需要非极大值抑制（NMS）操作来合并重叠的候选框。但这也会带来一个缺点，CenterPoint无法区分同类型且中心点接近的目标。CenterPoint可看作是二维CorneNet和CenterNet到三维空间的一个扩展。因此，了解CornerNet和CenterNet模型有利于加深对CenterPoint的理解。CenterPoint和CenterNet来源于同一个课题组的研究成果。在nuScenes数据集的3D检测和跟踪任务中，单阶段的CenterPoint模型的NDS为65.5，AMOTA为63.8。

1 源码与输入数据

接下来介绍的源码来源于mmdetection3d框架中的CenterPoint模型。mmdetection3d安装和调试验证可参考本专栏之前的博客【mmdetection3d】mmdetection3d安装详细步骤_Coding的叶子的博客-CSDN博客_mmdetection3d安装，里面有详细介绍。

数据采用的是nuScenes数据集，完整版和Mini版均可。NuScenes数据集详细介绍请参考博文：nuScenes数据集详细介绍_Coding的叶子的博客-CSDN博客_nuscence数据集。

2 mmdetection3d nuScenes数据处理与模型训练

mmdetection3d NuScenes处理过程请参考博文：mmdetection3d nuScenes （持续更新）_Coding的叶子的博客-CSDN博客。

完整版NuScenes处理命令为：

python tools/create_data.py nuscenes --root-path ./data/nuscenes --out-dir ./data/nuscenes --extra-tag nuscenes

Mini版NuScenes处理命令为：

python tools/create_data.py nuscenes --version v1.0-mini --root-path ./data/nuscenes --out-dir ./data/nuscenes --extra-tag nuscenes

在进行程序研究或调试时，建议直接采用Mini 版NuScenes，下载速度较快且占用存储空间较小。mmdetection3d NuScenes数据集预处理完成之后，运行下述命令即可开始CenterPoint训练。

python tools/train.py configs/centerpoint/centerpoint_0075voxel_second_secfpn_4x8_cyclic_20e_nus.py

3 CenterPoint简介

CenterPoint模型的整体结构如下图所示，由最初的一阶段模型扩展为了两阶段模型。第二阶段负责对第一阶段的检测结果进行微调修正，与基于候选框的两阶段目标检测思想基本一致。这里重点介绍CenterPoint的第一个阶段，并且单阶段的CenterPoint可直接完成对三维目标的检测。

【三维目标检测】CenterPoint（一）

图1 CenterPoint模型结构

CenterPoint模型的关键数据和路径包含如下几个方面。带着这几个关键点来深入理解算法程序时效率会大大提高。

3.1 输入数据

输入数据来源于nuScenes的顶部激光雷达点云数据。点云数据包含了空间三维坐标x、y、z、雷达反射强度和雷达线束序号，共5个维度。线束序号取值范围0~31，即雷达的32线。数据包括10个类别，分属6个大类，如下所示。

[['car'],
 ['truck', 'construction_vehicle'],
 ['bus', 'trailer'],
 ['barrier'],
 ['motorcycle', 'bicycle'],
 ['pedestrian', 'traffic_cone']]

3.2 真实标签

真实标签主要包括中心偏移（dx、dy）、高度（z）、尺寸对数（log(size_x)、log(size_y)、log(size_z)）、偏航角正弦值（sin(rot)）、偏航角余弦值（cos(rot)）、速度（vx、vy）和热力图（heatmap）。

每个热力图检测一个小类目标，即场景中相同类型目标的中心由同一个特征图来预测。因此，在计算热力图的真实标签时，同一类型多目标的高斯热力图可能会出现重叠，重叠时保留最大值。另一方面，在预测时，如果相邻的预测中心点其热力图峰值也相近，而后处理直接以最大取值作为最终预测结果。因此，CenterPoint无法区分同类型且中心点接近的目标。

3.3 模型推理

CenterPoint模型推理过程如下：

输入点云通过体素化和稀疏卷积特征得到256x180x180特征图，尺度为180×180，特征维度为256。
特征图通过Second主干网络和Neck拼接得到512x180x180维特征。
由于输入数据被分为了6个大类，且每个热力图仅预测一类目标，因而模型预测任务也被分为6个Head。每个Head分别预测相应类别目标的位置偏移（reg，2x180x180）、高度（height，1x180x180）、尺寸（dim，3x180x180）、偏航角（rot，2x180x180）、速度（vel，2x180x180）、热力图（heatmap，Kx180x180）。其中，热力图维度中的K表示每个大类下的子类别个数，进步确定一个热力图只能预测一个类别。

模型推理预测的结果与真实标签一一对应。热力图的损失函数为GaussianFocalLoss。其它预测值的损失函数为L1Loss，并且速度损失权重为0.2，其它权重均为1.0。

4 模型结构与代码详解

模型详细结构及推理过程请参考下一篇博客：【三维目标检测】CenterPoint（二）_Coding的叶子的博客-CSDN博客。

5【python三维深度学习】python三维点云从基础到深度学习_Coding的叶子的博客-CSDN博客_三维点云深度学习

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