基于激光雷达的3D单一对象跟踪是机器人技术和自动驾驶中的一个具有挑战性的问题。当前，现有方法通常会遇到长距离对象通常具有非常稀疏或部分倾斜的点云的问题，这使得模型含糊不清。模棱两可的功能将很难找到目标对象，并最终导致不良跟踪结果。为了解决此问题，我们使用功能强大的变压器体系结构，并为基于点云的3D单一对象跟踪任务提出一个点轨转换器（PTT）模块。具体而言，PTT模块通过计算注意力重量来生成微调的注意力特征，该功能指导追踪器的重点关注目标的重要功能，并提高复杂场景中的跟踪能力。为了评估我们的PTT模块，我们将PTT嵌入主要方法中，并构建一个名为PTT-NET的新型3D SOT跟踪器。在PTT-NET中，我们分别将PTT嵌入了投票阶段和提案生成阶段。投票阶段中的PTT模块可以模拟点斑块之间的交互作用，该点贴片学习上下文依赖于上下文。同时，提案生成阶段中的PTT模块可以捕获对象和背景之间的上下文信息。我们在Kitti和Nuscenes数据集上评估了PTT-NET。实验结果证明了PTT模块的有效性和PTT-NET的优越性，PTT-NET的优势超过了基线，在CAR类别中〜10％。同时，我们的方法在稀疏场景中也具有显着的性能提高。通常，变压器和跟踪管道的组合使我们的PTT-NET能够在两个数据集上实现最先进的性能。此外，PTT-NET可以在NVIDIA 1080TI GPU上实时以40fps实时运行。我们的代码是为研究社区开源的，网址为https://github.com/shanjiayao/ptt。

基于暹罗网络的跟踪器将3D单一对象跟踪作为模板和搜索区域的点特征之间的互相关学习。由于跟踪过程中模板和搜索区域之间的外观差异很大，因此如何学习它们之间的稳健跨相关性以识别搜索区域中的潜在目标仍然是一个挑战性的问题。在本文中，我们明确使用变压器形成一个3D Siamese变压器网络，以学习模板和点云的搜索区域之间的强大互相关。具体来说，我们开发了一个暹罗点变压器网络，以了解目标的形状上下文信息。它的编码器使用自我注意力来捕获点云的非本地信息来表征对象的形状信息，而解码器则利用交叉注意来提取歧视点特征。之后，我们开发了一个迭代的粗到加密相关网络，以了解模板与搜索区域之间的稳健跨相关性。它通过交叉注意将模板与搜索区域中的潜在目标联系起来，制定了交叉功能的增强。为了进一步增强潜在目标，它采用了自我功能增强，该增强功能将自我注意力应用于特征空间的本地K-NN图来汇总目标特征。 Kitti，Nuscenes和Waymo数据集的实验表明，我们的方法在3D单一对象跟踪任务上实现了最先进的性能。

在点云序列中，3D对象跟踪目的是在给定模板点云的情况下预测当前搜索点云中的对象的位置和方向。通过变压器的成功，我们提出了点跟踪变压器（PTTR），其有效地在变压器操作的帮助下以粗良好的方式预测高质量的3D跟踪结果。 PTTR由三种新颖的设计组成。 1）除了随机抽样中，我们设计关系感知采样，以保护在子采样期间给定模板的相关点。 2）此外，我们提出了一种由自我关注和跨关注模块组成的点关系变压器（PRT）。全局自我关注操作捕获远程依赖性，以便分别增强搜索区域和模板的编码点特征。随后，我们通过横向关注匹配两组点特征来生成粗略跟踪结果。 3）基于粗略跟踪结果，我们采用了一种新颖的预测细化模块来获得最终精制预测。此外，我们根据Waymo Open DataSet创建一个大型点云单个对象跟踪基准。广泛的实验表明，PTTR以准确性和效率达到优越的点云跟踪。

随着LIDAR传感器在自动驾驶中的流行率，3D对象跟踪受到了越来越多的关注。在点云序列中，3D对象跟踪旨在预测给定对象模板中连续帧中对象的位置和方向。在变压器成功的驱动下，我们提出了点跟踪变压器（PTTR），它有效地预测了高质量的3D跟踪，借助变压器操作，以粗到1的方式导致。 PTTR由三个新型设计组成。 1）我们设计的关系意识采样代替随机抽样，以在亚采样过程中保留与给定模板相关的点。 2）我们提出了一个点关系变压器，以进行有效的特征聚合和模板和搜索区域之间的特征匹配。 3）基于粗糙跟踪结果，我们采用了一个新颖的预测改进模块，通过局部特征池获得最终的完善预测。此外，以捕获对象运动的鸟眼视图（BEV）的有利特性（BEV）的良好属性，我们进一步设计了一个名为PTTR ++的更高级的框架，该框架既包含了点的视图和BEV表示）产生高质量跟踪结果的影响。 PTTR ++实质上提高了PTTR顶部的跟踪性能，并具有低计算开销。多个数据集的广泛实验表明，我们提出的方法达到了卓越的3D跟踪准确性和效率。

由于动态环境中LIDAR点的稀缺性，3D对象跟踪仍然是一个具有挑战性的问题。在这项工作中，我们提出了一个暹罗体素到BEV跟踪器，可以显着提高稀疏3D点云中的跟踪性能。具体地，它包括暹罗形状感知特征学习网络和体素到BEV目标本地化网络。暹罗形式感知特征学习网络可以捕获对象的3D形状信息以学习对象的辨别特征，使得可以识别来自稀疏点云中的背景的潜在目标。为此，我们首先执行模板特征嵌入以将模板的特征嵌入到电位目标中，然后生成密集的3D形状以表征潜在目标的形状信息。为了本地化跟踪目标，Voxel-to-BeV目标本地化网络以无密集的鸟瞰图（BEV）特征图，将目标的2D中心和$ Z $ -Axis中心以无锚的方式回归。具体地，我们通过MAX池沿Z $ -axis压缩了Voxelized Point云，以获得密集的BEV特征图，其中可以更有效地执行2D中心和$ Z $ -Axis中心的回归。对基蒂和NUSCENES数据集的广泛评估表明，我们的方法通过大边距显着优于当前最先进的方法。

当前3D单个对象跟踪方法根据目标模板和搜索区域之间的特征比较来跟踪目标。然而，由于LIDAR扫描中的常见闭塞，因此在严重的稀疏和不完全形状上进行准确的特征比较是不普遍的。在这项工作中，我们利用了第一帧中给出的地面真相边界框作为强大的提示，以增强目标对象的功能描述，以简单而有效的方式实现更准确的功能比较。特别是，我们首先提出BoxCloud，一种信息和强大的表示，以描述使用点对框的关系来描绘对象。我们进一步设计了一个有效的箱子感知功能融合模块，它利用上述BoxCloud进行可靠的功能匹配和嵌入。将提议的一般组件集成到现有型号P2B中，我们构建了一个卓越的盒子感知跟踪器（BAT）。实验证实，我们提出的BAT在基蒂和NUSCENES基准上的大幅度优于先前的最先进，在精度方面取得了15.2％的改善，同时运行速度〜20％。

基于点云的3D单一对象跟踪（3DSOT）吸引了越来越多的注意力。已经取得了许多突破，但我们也揭示了两个严重的问题。通过广泛的分析，我们发现当前方法的预测方式是非持bust的，即暴露了预测得分和实际定位精度之间的错位差距。另一个问题是稀疏点返回将损坏SOT任务的功能匹配过程。基于这些见解，我们介绍了两个新型模块，即自适应改进预测（ARP）和目标知识转移（TKT），以解决它们。为此，我们首先设计了强大的管道来提取区分特征，并使用注意机制进行匹配程序。然后，建议通过汇总所有具有宝贵线索的预测候选人来解决未对准问题。最后，由于稀疏和遮挡问题，TKT模块旨在有效克服不完整的点云。我们称我们的整体框架PCET。通过在Kitti和Waymo Open数据集上进行广泛的实验，我们的模型可以实现最新的性能，同时保持较低的计算消耗。

Point cloud learning has lately attracted increasing attention due to its wide applications in many areas, such as computer vision, autonomous driving, and robotics. As a dominating technique in AI, deep learning has been successfully used to solve various 2D vision problems. However, deep learning on point clouds is still in its infancy due to the unique challenges faced by the processing of point clouds with deep neural networks. Recently, deep learning on point clouds has become even thriving, with numerous methods being proposed to address different problems in this area. To stimulate future research, this paper presents a comprehensive review of recent progress in deep learning methods for point clouds. It covers three major tasks, including 3D shape classification, 3D object detection and tracking, and 3D point cloud segmentation. It also presents comparative results on several publicly available datasets, together with insightful observations and inspiring future research directions.

变压器一直是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）革命的核心。 NLP和CV的显着成功启发了探索变压器在点云处理中的使用。但是，变压器如何应对点云的不规则性和无序性质？变压器对于不同的3D表示（例如，基于点或体素）的合适性如何？各种3D处理任务的变压器有多大的能力？截至目前，仍然没有对这些问题的研究进行系统的调查。我们第一次为3D点云分析提供了越来越受欢迎的变压器的全面概述。我们首先介绍变压器体系结构的理论，并在2D/3D字段中审查其应用程序。然后，我们提出三种不同的分类法（即实现 - 数据表示和基于任务），它们可以从多个角度对当前的基于变压器的方法进行分类。此外，我们介绍了研究3D中自我注意机制的变异和改进的结果。为了证明变压器在点云分析中的优势，我们提供了基于各种变压器的分类，分割和对象检测方法的全面比较。最后，我们建议三个潜在的研究方向，为3D变压器的开发提供福利参考。

在模板和搜索区域之间学习强大的功能匹配对于3D暹罗跟踪至关重要。暹罗功能匹配的核心是如何在模板和搜索区域之间的相应点上分配高特征相似性，以进行精确的对象本地化。在本文中，我们提出了一个新颖的点云登记驱动的暹罗跟踪框架，直觉是空间对齐相应点（通过3D注册）倾向于实现一致的特征表示。具体而言，我们的方法由两个模块组成，包括特定于特定的非局部注册模块和一个注册辅助的sindhorn模板 - 特征聚合模块。登记模块在模板和搜索区域之间的精确空间对齐中进行目标。提出了跟踪特异性的空间距离约束，以优化非局部模块中的交叉注意权重，以进行判别特征学习。然后，我们使用加权SVD来计算模板和搜索区域之间的刚性转换，并对齐它们以实现所需的空间对齐相应点。对于特征聚合模型，我们将转换模板和搜索区域之间的特征匹配作为最佳传输问题，并利用Sinkhorn优化来搜索异常型匹配匹配解决方案。同样，建造了登记辅助空间距离图，以改善无法区分的区域（例如光滑的表面）的匹配鲁棒性。最后，在获得的功能匹配地图的指导下，我们将目标信息从模板中汇总到搜索区域中以构建特定于目标的特征，然后将其馈送到一个类似中心点的检测头中以进行对象定位。关于Kitti，Nuscenes和Waymo数据集的广泛实验验证了我们提出的方法的有效性。

最近，融合了激光雷达点云和相机图像，提高了3D对象检测的性能和稳健性，因为这两种方式自然具有强烈的互补性。在本文中，我们通过引入新型级联双向融合〜（CB融合）模块和多模态一致性〜（MC）损耗来提出用于多模态3D对象检测的EPNet ++。更具体地说，所提出的CB融合模块提高点特征的丰富语义信息，以级联双向交互融合方式具有图像特征，导致更全面且辨别的特征表示。 MC损失明确保证预测分数之间的一致性，以获得更全面且可靠的置信度分数。基蒂，JRDB和Sun-RGBD数据集的实验结果展示了通过最先进的方法的EPNet ++的优越性。此外，我们强调一个关键但很容易被忽视的问题，这是探讨稀疏场景中的3D探测器的性能和鲁棒性。广泛的实验存在，EPNet ++优于现有的SOTA方法，在高稀疏点云壳中具有显着的边距，这可能是降低LIDAR传感器的昂贵成本的可用方向。代码将来会发布。

3D object detection from LiDAR point cloud is a challenging problem in 3D scene understanding and has many practical applications. In this paper, we extend our preliminary work PointRCNN to a novel and strong point-cloud-based 3D object detection framework, the part-aware and aggregation neural network (Part-A 2 net). The whole framework consists of the part-aware stage and the part-aggregation stage. Firstly, the part-aware stage for the first time fully utilizes free-of-charge part supervisions derived from 3D ground-truth boxes to simultaneously predict high quality 3D proposals and accurate intra-object part locations. The predicted intra-object part locations within the same proposal are grouped by our new-designed RoI-aware point cloud pooling module, which results in an effective representation to encode the geometry-specific features of each 3D proposal. Then the part-aggregation stage learns to re-score the box and refine the box location by exploring the spatial relationship of the pooled intra-object part locations. Extensive experiments are conducted to demonstrate the performance improvements from each component of our proposed framework. Our Part-A 2 net outperforms all existing 3D detection methods and achieves new state-of-the-art on KITTI 3D object detection dataset by utilizing only the LiDAR point cloud data. Code is available at https://github.com/sshaoshuai/PointCloudDet3D.

变压器在自然语言处理中的成功最近引起了计算机视觉领域的关注。由于能够学习长期依赖性，变压器已被用作广泛使用的卷积运算符的替代品。事实证明，这种替代者在许多任务中都取得了成功，其中几种最先进的方法依靠变压器来更好地学习。在计算机视觉中，3D字段还见证了使用变压器来增加3D卷积神经网络和多层感知器网络的增加。尽管许多调查都集中在视力中的变压器上，但由于与2D视觉相比，由于数据表示和处理的差异，3D视觉需要特别注意。在这项工作中，我们介绍了针对不同3D视觉任务的100多种变压器方法的系统和彻底审查，包括分类，细分，检测，完成，姿势估计等。我们在3D Vision中讨论了变形金刚的设计，该设计使其可以使用各种3D表示形式处理数据。对于每个应用程序，我们强调了基于变压器的方法的关键属性和贡献。为了评估这些方法的竞争力，我们将它们的性能与12个3D基准测试的常见非转化方法进行了比较。我们通过讨论3D视觉中变压器的不同开放方向和挑战来结束调查。除了提出的论文外，我们的目标是频繁更新最新的相关论文及其相应的实现：https：//github.com/lahoud/3d-vision-transformers。

尽管收集了越来越多的数据集用于培训3D对象检测模型，但在LiDar扫描上注释3D盒仍然需要大量的人类努力。为了自动化注释并促进了各种自定义数据集的生产，我们提出了一个端到端的多模式变压器（MTRANS）自动标签器，该标签既利用LIDAR扫描和图像，以生成来自弱2D边界盒的精确的3D盒子注释。为了减轻阻碍现有自动标签者的普遍稀疏性问题，MTRAN通过基于2D图像信息生成新的3D点来致密稀疏点云。凭借多任务设计，MTRANS段段前景/背景片段，使LIDAR POINT CLUENS云密布，并同时回归3D框。实验结果验证了MTRAN对提高生成标签质量的有效性。通过丰富稀疏点云，我们的方法分别在Kitti中度和硬样品上获得了4.48 \％和4.03 \％更好的3D AP，而不是最先进的自动标签器。也可以扩展Mtrans以提高3D对象检测的准确性，从而在Kitti硬样品上产生了显着的89.45 \％AP。代码位于\ url {https://github.com/cliu2/mtrans}。

在鸟眼中学习强大的表现（BEV），以进行感知任务，这是趋势和吸引行业和学术界的广泛关注。大多数自动驾驶算法的常规方法在正面或透视视图中执行检测，细分，跟踪等。随着传感器配置变得越来越复杂，从不同的传感器中集成了多源信息，并在统一视图中代表功能至关重要。 BEV感知继承了几个优势，因为代表BEV中的周围场景是直观和融合友好的。对于BEV中的代表对象，对于随后的模块，如计划和/或控制是最可取的。 BEV感知的核心问题在于（a）如何通过从透视视图到BEV来通过视图转换来重建丢失的3D信息； （b）如何在BEV网格中获取地面真理注释； （c）如何制定管道以合并来自不同来源和视图的特征； （d）如何适应和概括算法作为传感器配置在不同情况下各不相同。在这项调查中，我们回顾了有关BEV感知的最新工作，并对不同解决方案进行了深入的分析。此外，还描述了该行业的BEV方法的几种系统设计。此外，我们推出了一套完整的实用指南，以提高BEV感知任务的性能，包括相机，激光雷达和融合输入。最后，我们指出了该领域的未来研究指示。我们希望该报告能阐明社区，并鼓励对BEV感知的更多研究。我们保留一个活跃的存储库来收集最新的工作，并在https://github.com/openperceptionx/bevperception-survey-recipe上提供一包技巧的工具箱。

In this paper, we propose PointRCNN for 3D object detection from raw point cloud. The whole framework is composed of two stages: stage-1 for the bottom-up 3D proposal generation and stage-2 for refining proposals in the canonical coordinates to obtain the final detection results. Instead of generating proposals from RGB image or projecting point cloud to bird's view or voxels as previous methods do, our stage-1 sub-network directly generates a small number of high-quality 3D proposals from point cloud in a bottom-up manner via segmenting the point cloud of the whole scene into foreground points and background. The stage-2 sub-network transforms the pooled points of each proposal to canonical coordinates to learn better local spatial features, which is combined with global semantic features of each point learned in stage-1 for accurate box refinement and confidence prediction. Extensive experiments on the 3D detection benchmark of KITTI dataset show that our proposed architecture outperforms state-of-the-art methods with remarkable margins by using only point cloud as input. The code is available at https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN.

基于无人机（UAV）基于无人机的视觉对象跟踪已实现了广泛的应用，并且由于其多功能性和有效性而引起了智能运输系统领域的越来越多的关注。作为深度学习革命性趋势的新兴力量，暹罗网络在基于无人机的对象跟踪中闪耀，其准确性，稳健性和速度有希望的平衡。由于开发了嵌入式处理器和深度神经网络的逐步优化，暹罗跟踪器获得了广泛的研究并实现了与无人机的初步组合。但是，由于无人机在板载计算资源和复杂的现实情况下，暹罗网络的空中跟踪仍然在许多方面都面临严重的障碍。为了进一步探索基于无人机的跟踪中暹罗网络的部署，这项工作对前沿暹罗跟踪器进行了全面的审查，以及使用典型的无人机板载处理器进行评估的详尽无人用分析。然后，进行板载测试以验证代表性暹罗跟踪器在现实世界无人机部署中的可行性和功效。此外，为了更好地促进跟踪社区的发展，这项工作分析了现有的暹罗跟踪器的局限性，并进行了以低弹片评估表示的其他实验。最后，深入讨论了基于无人机的智能运输系统的暹罗跟踪的前景。领先的暹罗跟踪器的统一框架，即代码库及其实验评估的结果，请访问https://github.com/vision4robotics/siamesetracking4uav。

LiDAR-based 3D Object detectors have achieved impressive performances in many benchmarks, however, multisensors fusion-based techniques are promising to further improve the results. PointPainting, as a recently proposed framework, can add the semantic information from the 2D image into the 3D LiDAR point by the painting operation to boost the detection performance. However, due to the limited resolution of 2D feature maps, severe boundary-blurring effect happens during re-projection of 2D semantic segmentation into the 3D point clouds. To well handle this limitation, a general multimodal fusion framework MSF has been proposed to fuse the semantic information from both the 2D image and 3D points scene parsing results. Specifically, MSF includes three main modules. First, SOTA off-the-shelf 2D/3D semantic segmentation approaches are employed to generate the parsing results for 2D images and 3D point clouds. The 2D semantic information is further re-projected into the 3D point clouds with calibrated parameters. To handle the misalignment between the 2D and 3D parsing results, an AAF module is proposed to fuse them by learning an adaptive fusion score. Then the point cloud with the fused semantic label is sent to the following 3D object detectors. Furthermore, we propose a DFF module to aggregate deep features in different levels to boost the final detection performance. The effectiveness of the framework has been verified on two public large-scale 3D object detection benchmarks by comparing with different baselines. The experimental results show that the proposed fusion strategies can significantly improve the detection performance compared to the methods using only point clouds and the methods using only 2D semantic information. Most importantly, the proposed approach significantly outperforms other approaches and sets new SOTA results on the nuScenes testing benchmark.

由于其在各种领域的广泛应用，3D对象检测正在接受行业和学术界的增加。在本文中，我们提出了从点云的3D对象检测的基于角度基于卷曲区域的卷积神经网络（PV-RCNNS）。首先，我们提出了一种新颖的3D探测器，PV-RCNN，由两个步骤组成：Voxel-to-keyPoint场景编码和Keypoint-to-Grid ROI特征抽象。这两个步骤深入地将3D体素CNN与基于点的集合的集合进行了集成，以提取辨别特征。其次，我们提出了一个先进的框架，PV-RCNN ++，用于更高效和准确的3D对象检测。它由两个主要的改进组成：有效地生产更多代表性关键点的划分的提案中心策略，以及用于更好地聚合局部点特征的vectorpool聚合，具有更少的资源消耗。通过这两种策略，我们的PV-RCNN ++比PV-RCNN快2倍，同时还在具有150米* 150M检测范围内的大型Waymo Open DataSet上实现更好的性能。此外，我们提出的PV-RCNNS在Waymo Open DataSet和高竞争力的基蒂基准上实现最先进的3D检测性能。源代码可在https://github.com/open-mmlab/openpcdet上获得。

本文首先提出了一个有效的3D点云学习架构，名为PWCLO-NET的LIDAR ODOMORY。在该架构中，提出了3D点云的投影感知表示来将原始的3D点云组织成有序数据表单以实现效率。 LIDAR ODOMOMERY任务的金字塔，翘曲和成本量（PWC）结构是为估计和优化在分层和高效的粗良好方法中的姿势。建立一个投影感知的细心成本卷，以直接关联两个离散点云并获得嵌入运动模式。然后，提出了一种可训练的嵌入掩模来称量局部运动模式以回归整体姿势和过滤异常值点。可训练的姿势经线细化模块迭代地与嵌入式掩码进行分层优化，使姿势估计对异常值更加强大。整个架构是全能优化的端到端，实现成本和掩码的自适应学习，并且涉及点云采样和分组的所有操作都是通过投影感知的3D特征学习方法加速。在Kitti Ocomatry DataSet上证明了我们的激光乐队内径架构的卓越性能和有效性。我们的方法优于基于学习的所有基于学习的方法，甚至基于几何的方法，在大多数基于Kitti Odomatry数据集的序列上具有映射优化的遗传。