飞桨火力全开，重磅上线3D模型：PointNet++、PointRCNN！
11年前的「阿凡达」让少年的我们第一次戴上3D眼镜，声势浩大的瀑布奔流而下，星罗棋布飘浮在空中的群山，无一不体现着对生命的敬意，妥妥的坐稳了2010年北美、海外、中国和全球票房No.1的宝座，「3D」正式进入了大众的视线。
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11年过去了，出走半生，我们依旧少年，「阿凡达2」依旧没有如约上映，但3D应用却在此期间得到了蓬勃的发展。这一方面得益于3D传感器技术的飞速发展，用户可以更加便捷地获取到三维图像数据；另一方面随着机器人、无人驾驶、AR&VR等业务的日趋成熟，需要快速处理和理解海量的3D数据，以便精确感知周边物体的空间信息，3D数据的深度学习需求应运而生。随着2020年中国新基建政策的发布，相信未来3D视觉技术将会有更广阔的应用空间。
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3D深度学习需要什么格式的数据输入？
2D图像可以天然的表示成二维矩阵，但3D数据却非常复杂，它有很多种表达形式，如：点云、体积像素、多边形网格和多视图。在3D深度学习领域中，点云数据应用最为广泛。这是因为点云数据非常接近原始的传感器数据，采用这种形式，可以更好的挖掘原始数据中的信息，使用较少的数据即可表征较多的细节的特性。此外点云的表达形式非常简单，模型训练时，对GPU性能没有太高的要求。
但是点云是不规则的数据，在空间中可以任意分布。传统情况下，可以先将点云数据转化成体积像素表示方式，再复用2D图像的CNN模型，但是代价会非常高。原因是体积像素在空间中的稀疏性使得3D CNN训练对显存要求极高，模型难以收敛。
那么，是否有方法可以直接在点云上数据上实现特征学习呢？
飞桨开源框架1.7版本发布了用于3D点云分类、分割和检测的PointNet++和PointRCNN模型。支持ShapeNet，ModelNet，KITTI等多种点云数据集，在ModelNet40数据集上，PointNet++分类精度可达90%，在 KITTI（Car）的Easy数据子集上，PointRCNN检测精度可达86.66%，持平世界领先水平。开发者在飞桨框架基础上可快速完成任务，实现工业应用。3D模型体验请戳如下链接：
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleCV/3d_vision
PointNet++原理和实验表现
PointNet++核心是通过多级点集特征学习提取点云数据的特征，然后将提取的特征分别输入到分类和分割网络，进行3D数据的图像分类和语义分割，PointNet++网络结构下图所示。
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多级点集特征学习（Hierarchical point set feature learning）
集合抽象层是多级点集特征学习的基本模块，由如下三个关键部分组成：
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采样层：使用最远点采样（FPS）的方法，从输入点中选择一组点，定义局部区域的中心。
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分组层：根据中心点进行分组，将云点数据划分成若干个局部区域。
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特征提取：通过PointNet++ 对各个局部区域进行特征提取，获得局部特征。
通过下面的动态图，可以帮助大家更好的理解多级点集特征学习的实现。
图中将Paddle首字母“P”做一个局部坐标，通过PointNet++提取特征，得到一个新的点。重复这个操作，会得到另一个小区域的点。经过一系列操作之后，会得到一组新的点。这组点在数量上少于输入的点，但每个点都代表了周围区域的几何特征。
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分类任务（Classification）
类似于传统的图像分类，模型将全局特征送入全连接网络中，最终得到预测的类别概率。
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分割任务（Segmentation）
对于语义分割任务，需要从低分辨率特征中上采样还原高分辨率的特征。对于CNN模型，一般是使用2D图像插值的方式实现。PointNet++模型采用提取最近的3个近邻点，并通过这三个点加权平均的方式插值获得上采样点。
此外，PointNet++还因其对输入数据顺序置换的不变性、轻量级结构、对数据丢失非常鲁棒等特征，非常适合工业领域应用。
实验结论
PointNet++模型测试精度如下：
PointRCNN原理和实验表现
3D目标检测模型PointRCNN借鉴了PointNet++和RCNN的思想，提出了自底向上的生成和调整候选检测区域的算法，网络结构如下图所示：
PointRCNN的网络结构分为两个阶段：第一阶段自底向上生成3D候选预测框；第二阶段在规范坐标中对候选预测框进行搜索和微调，得到更为精确的预测框作为检测结果。
第一阶段：对3D点云数据进行语义分割和前背景划分，生成候选预测框，有如下三个关键步骤：
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点云特征提取：通过PointNet++对点云数据进行编码和解码，提取点云特征向量。
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前景点分割：根据提取的点云特征向量，使用focal loss区分前景点和背景点。focal loss能有效地平衡前景点和背景点比例失衡问题，从而得到更为准确的分类效果。
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生成候选框：采用候选框箱模型（bin）的方法，将前背景点分割信息生成预测候选框。
举例来说，将候选框定义为参数（x，y，z，h，w，l，θ）表征的空间中的箱体，其中（x，y，z）为箱体中心坐标，（ h，w，l）为箱体在中心坐标方向上的大小，θ为鸟瞰视角上（y方向从上往下看）箱体在x-z平面的角度。
bin的执行方式为：先根据前景点的分割信息粗分其所属的箱体；再在箱体内部对其做回归，得到箱体参数作为预测框；最后对预测框做NMS（Non-Max Suppress，非极大值抑制），得到最终预测候选框。
第二阶段：在规范坐标中微调候选预测框，获得最终的检测结果，有如下五个关键部分：
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区域池化：对候选框内每个点的特征进行池化。
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坐标转化：为了更好地获取局部信息，需要将多个候选区域中的前景点坐标（同一个坐标系）转化为局域坐标系中的规范坐标（以预测框为中心点的多个坐标系），如下图所示：
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特征编码：将规范坐标时丢失的深度信息、规范后的坐标信息、前后背景语义信息等经过多层感知机提取特征，作为每个点的编码特征。
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微调预测框：经过上一步编码后的特征，经PointNet++网络进行特征提取，最后回归得到局部坐标系下的3D预测框。
实验结论
目前发布的KITTI数据集下Car检测精度如下：
以上就是飞桨１.７发布的PointNet++和PointRCNN模型，基于飞桨框架，开发者可快速实现３Ｄ图像的分类、语义分割和目标检测任务，模型精度持平世界一流水平。欢迎感兴趣的伙伴在PaddleCV的模型库中，在文末的Github地址中获取相关数据集和代码，尝试实现自己的3D应用。（3D模型存在自定义OP，需要在GPU+Linux平台实现）
>> 访问 PaddlePaddle 官网，了解更多相关内容。
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