Waymo如何进行3D观察者检测？

建在世界上的真实数学方法。但是为了促先入这种数据集类比，他们用于了一个叫做PointPillars的数学方法，它转用点碧并证明了一个二维的说明。

你可以把它看作是点碧的假位图，正如他们所说的那样，一心象出某种程度上代表者点碧的这两项位图，其属性与我们在其他自成中会的RGB位图相同。像素不是RGB的颜色，而是直观地代表者表面的深度和前方（x,y,z）圆周。这个假位图也无论如何非常稀疏，这理论上这种说明的讯息只在关键表面周边稀疏，而且很似乎对数学方法简立刻。关于间隔时间，我们只是在回传位图中会设立了第四维来帧。

我们认出的这两个自成是卷积神经因特网，它们对位图开展序列，然后对这些序列讯息开展解码，重一新创建我们在这里认出的3D说明。因此，这两个自成都用于了非常相似的序列器，彼此构建讯息，并用于解码修复在世界上的3D数学方法。

这就是Waymo两车如何这些年来的，通过我们在上图右边认出的这些在世界上的3D数学方法。它可以在164ms内妥善处理32个点碧和16个RGB帧，产生比其他工具来得好的结果。这看出去似乎没什么，所以我们可以把它与次好的工具开展相当，后者的确切度较低，须要300ms，妥善处理间隔时间几乎是两倍。

[参考文章]

Combine Lidar and Cameras for 3D object detection - Waymo

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