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Abstract

在这项工作中，我们消除了对 3D 点云进行手动特征工程的需要，并提出了 VoxelNet，这是一种通用的 3D 检测网络，它将特征提取和边界框预测统一到一个单一的阶段、端到端的可训练深度网络中。

Specifically，VoxelNet 将点云划分为等间距的 3D 体素，并通过新引入的体素特征编码（VFE）层将每个体素内的一组点转换为统一的特征表示。

Introduction

手动设计选择引入了信息瓶颈，阻碍了这些方法有效利用 3D 形状信息和检测任务所需的不变性。图像识别和检测任务的重大突破是由于从手工制作的特征转向机器学习的特征。

RPN是一种高度优化的算法，用于有效的目标检测，但是这种方法要求数据稠密并以tensor结构组织，但LiDAR点云不是如此。本文缩小了用于3D检测任务的点集特征学习和RPN之间的差距。

VoxelNet以端到端的方式同时从点云中学习特征并预测准确的 3D 边界框。设计了VFE（voxel feature encoding）将逐点特征与局部聚合特征相结合，实现体素内的点间交互。堆叠多个 VFE 层允许学习用于表征局部 3D 形状信息的复杂特征。VoxelNet 将点云划分为等间距的 3D 体素，然后通过VFE对体素编码，然后3D卷积进一步聚合局部体素特征，将点云转换为高维体积表示。最后，RPN 使用体积表示并产生检测结果。

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当有丰富而详细的 3D 形状信息可用时，这些手工制作的特征会产生令人满意的结果。然而，它们无法适应更复杂的形状和场景，也无法从数据中学习所需的不变性，导致在

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