【论文阅读】【综述】Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

本文是最新的使用深度学习处理点云的综述文章，本文所提及的方法非常全，可以作为一个文章索引来看，而且本论文对方法的分类也很有意义。但是作为综述性文章，本文每章节的结论有点弱，并没有通过对文章的综述产生太多指导性的结论。但总体来说，这篇文章对于读者，起到了查缺补漏和搭建知识框架的作用。

对于做点云的同学，我还是非常建议阅读以下本文的。

本博客与其他有关该survey的博客的区别在于，本博客不翻译该survey，而是细节讲述一些其中提到的方法，和总结一些我的理解。

Survey

1、数据集有：

• ModelNet [6]
• ShapeNet [7]
• ScanNet [8]
• Semantic3D [9]
• KITTI Vision Benchmark Suite [10]

还有一些自动驾驶的数据集也包含了3D object detection & tracking的问题。

2、3D问题的分类与图像中的基本是一样的：

• 3D shape classification
• 3D object detection and tracking
• 3D point cloud segmentation

3、所有的方法按照解决的问题，使用的方法按照如下分类：

3D Shape Classification

该问题对应图像中的图像分类问题，是最简单的问题。按照图像处理的发展过程，可以认为，这部分提出来的网络将是Object Detection，Tracking和Segmentation方法的主干网络。

ModelNet40是一个普遍使用的数据集，排名可以在官网找到

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Projection based

作者把Voxel的方法解归入到了Projection based的方法中，认为体素的构建过程是点云向3D栅格的投影过程。

Multi-view

典型的方法就是MVCNN[15]，将pointcloud投影到不同的视角下，其网络框架如下：

本文漏掉了目前ModelNet40精度最高的方法RotationNet，也是Multi-view类型的。相比于MVCNN，RotationNet使用了更多的视角，并在处理了每个视角的关系。其网络结构如下：

Multi-View的方法有以下几个特点：

• 理解简单，就是将点云投影到不同的view
• 网络结构已有，投影到2D平面之后，就可以用处理图像的CNN处理
• 精度高：RotationNet已有体现
• 处理速度慢：要处理多幅图像
• 对于一般场景不适用：因为要获取multi-view，例如智能车场景，就不可能获取多个view的投影

Voxel

典型方法以VoxNet[22]为例，就是把点云投影为占据栅格，然后使用3D convolution进行计算，具体结构如下图：

Voxel的方法在Object Detection的网络中也广泛使用，而其主干网络拿出来就可以作为Classification的网络使用，不同的代表有使用3D卷积的VoxelNet，使用2D卷积的PIXOR，使用Pointwise的feature构建Voxel的PointPillar等

Voxel的有以下特点：

• 理解容易，就是栅格化然后使用3D或者2D卷积
• 速度慢，占用内存大：内存占用和计算量都是与分辨率的立方有关
• 在体素化的过程中容易丢失信息，分辨率（精度）与计算效率的trade-off明显

Point based

Pointwise MLP network

这类方法以PointNet和PointNet++为主要代表，也是目前影响力最大的方法，Object Detection中Point based的主干网络大多用此网络搭建。典型结构如下：

PontNet++的网络详解

在Pointnet++的基础上，又出现了一些改进方法。

Pointwise MLP network类方法的特点如下：
在计算过程中，每个点都对应一个feature，计算每个点的feature都是使用MLP计算，MLP的输入时某个点的feature，输出是这个点的新的feature。对应图像处理中的理解就是，都使用1x1的卷积核，每个像素的feature的计算过程只与自身的feature有关。

Convolution-based Networks

相比于Pointwise MLP的方法来说，Convolution-based方法在于一个点的feature在计算的时候使用了其他点的feature，类比于图像处理中，使用的卷积核不再是1x1，而是出现了3x3这种的卷积核。

而这类方法又分为两种，一种是3D Continuous Convolution Networks（3D连续卷积网络），一种是3D Discrete Convolution Networks（3D离散卷积网络）。理解这两者的区别可以先参考一下图像处理中的RoI Pooling与RoI Align，Conv和Deformable Conv。RoI Pooling和Conv都是对bin处理的，也就是说，认为feature map是与像素一样，分成栅格的。而后者RoI Align和Deformable Conv则认为特征在空间内是连续的，而feature map只不过是离散的采样，通过差值可以较好的恢复特征空间内任意一点的特征。由于认为特征空间是连续的，那么相对于权重空间也是连续的。用KPconv文中的话说：
“we believe that that having a consistent domain for g helps the network to learn meaningful representations.”
其中g是指卷积核。

理解了上述区别，就可以看懂下面一张图：

b)认为特征空间是连续的，c)认为特征空间是离散的。具体的细节需要看具体的论文。

Continuous Convolution Network

这里详细介绍RS-CNN和KP-CNN，来理解Continuous Convolution Networks的内容。

Discrete Convolution Network
这里详细介绍Pointwise Convolutional Neural Network[49]和PointCNN[52]，来理解Discrete Convolution Networks的内容。

Graph based

这块内容我看的不多，也只看了Graph-based Methods in Spatial Domain，这里只介绍一下典型的DGCNN[60]

DGCNN的关键公式为如下：

$x_i$的新feature是由邻域内的点$x_j$与$x_i$的关系，通过$h_{\theta }(\cdot )$（由MLP实现）处理，然后经过aggregated（sum or max）得到。

其中，DGCNN使用的$h_{\theta }(x_i,x_j)=MLP(x_i,x_j-x_i)$。另外一个是，$x_i$的邻域计算不光通过点与点之间的距离，而是包括feature的距离，引用原文：
"Our experiments suggests that it is possible and actually beneficial to recompute the graph using nearest neighbors in the features space produces by each layer. This is a crucial distinction of our method from graph CNNs working on a fixed input graph. Such a dynamic graph update is the reason for the name of our architecture, the Dynamic Graph CNN (DGCNN). "

另外值得文章中提到了Pointnet系列等网络的关系，这里我也来梳理一下：
1）文章中提到了PointNet系列是Graph CNN的特例，也就是Pointnet使用了$h_{\theta }(x_i,x_j)=MLP(x_i)$，PointNet++中的SA层中得特征提取过程则是$h_{\theta }(x_i,x_j)=MLP(x_j-x_i)$
2）这里再对比一下DGCNN与RS-CNN，下图为RS-Conv的主要公式：
$M(h_{ij})$是与DGCNN中的$h_{\theta }(\cdot )$类似，$\sigma (A())$则是DGCNN中的$\square$类似，而区别在于RS-Conv中后面相乘$f_{x_j}$，也就是$M(h_{ij})$相当于是权重，而DGCNN中生成直接是feature。这个是由于RS-Conv输入的$x_j$只是点的坐标，而DGCNN中则包含了feature。具体的相似程度，你品，你细品！！

Data Indexing based

有的用Kd-tree，有的用Hash，这里就说一下Kd-Net。Kd-Net的结构如下：

Kd-tree本身是用来组织点云的一种数据结构，是一棵二叉树，叶节点是点云中的点，每一层的兄弟节点都有相邻关系。上图的圆点表示feature，箭头是MLP。

其实也能找到DGCNN与Kd-Net之间的联系：如果把DGCNN中的邻域内找点变成用kd-tree找，k临近点变成1个临近点，则变成Kd-Net。Kd-Net是点云处理早期的一个成果，但其代表了这一类型，我认为这一类型要被convolution或者graph based的方法所取代。

3D Object Detection

3D Object Detection的论文的详解可以看我另外一篇博客，这个survey中提到的我很多都有讲到，也有一些本survey没有提到的。这里就强调一下本篇文章中对分类方法。

Region Proposal-based Methods

就是我们常说的Two-Stage方法，先要生成Proposal，然后根据Proposal内部的特征，再对Proposal进行修成。对应到图像领域典型的就是Faster-RCNN。而通过生成Proposal的不同，可以分为以下三种方式。

Multi-view Methods

说是Multi-view Methods，但其实Proposal的生成方法基本是在BEV（俯视图）中生成。在BEV中生成Proposal有个好处就是：

• Proposal在俯视图中本身就是分离存在的，而不像前视图中很有可能存在重叠。
• 前视图存在透视效应，同一类的Proposal在远近不同的时候Proposal存在尺度上的不同，而俯视图就不存在这个问题。

既然Multi-view的方法要用到BEV，那就少不了对点云进行栅格化（或者叫做体素化），所以Multi-view的方法基本上是使用Grid Convolution，例如2D Convolution和3D Convolution。

Multi-view既然叫Multi-view，自然需要考虑Multi-view特征的融合，所以有一些文章就在讨论如何进行Multi-view的融合。而前视图本身又是相机视角，所以何不在前视图中引入RGB这个特征？这就是本survey中Multi-view Methods中的First所讨论的事情。
Multi-view Methods中的Second所讨论的则是如何增强网络的表示性能，因为用了2D Convolution，所以很多增强手段就可以借鉴图像中得，例如Second中提到的SCANet，这篇文章细看下来，与CBAM就很像啊。

Segmentation-based Methods

上面已经提到了，Multi-view其实是和栅格化（体素化）相联系的，这就相对于第一部分3D Shape Classification中的Projection based的方法。那么Point Based的方法是否也能用到Object Detection的问题中呢？

这里再次借用一下RS-CNN中与图像识别中的网络的对比，其间的相似性可以由前三行表示，那么第四、五行的推出则是自然而然的事情：

Image Classification	3D Shape Classification
像素	点
特征图	点云中每个点的特征的集合
特征图的降采样	点的降采样
由特征图的中的一个cell的特征回归box的参数	由点云中的点的特征回归box的参数
由特征图的中的一个cell的特征分类该cell是否对应一个box	由点云中的点的特征分类该点是否对应一个box

这也就是Segmentation-based Methods的内在思想。先通过特征提取，得到点的特征，然后用点的特征预测box的参数。

Frustum-based Methods

相机和激光雷达融合的另外一种方法，能不能借鉴已有的2D Object Detection的成果呢？使用2D Object Detection在图像中检测车辆，然后在通过透视，将2D方框变成一个3D的棱台。在棱台中再进行检测，这部分的方法与Segmentation-based Methods类似。

这类方法典型的代表就是Frustum-Net，但这也是早期的一种方法。目前主流方法已经大量使用在BEV中生成Proposal，RGB图像只是用于提取特征了。

Single Shot Methods

我觉得这这一块的分类有问题。该survey把Single Shot Methods分为BEV-based Methods和Point Cloud-based Methods。

先说说为什么我觉得问题，我们一步一步来理解：
1）可以把这两种方法分别对应到Region Proposal-based Methods中的Multi-View Methods和Segmentation-based Methods。因为我在上面已经阐述了，Multi-View Methods基本是在BEV中生成Proposal，所以其处理方法是与BEV-based的方法是一样的，无非是一个Two-stage和One-Stage的问题。Segmentation-based Methods则是使用Point生成Proposal，与Point Cloud-based Methods这个名字对应。
2）那么如果按照这个理解方法，那么原文中对Point Cloud-based Methods的定义就出现了问题：*“These methods convert a point cloud into a regular representation (e.g., 2D map), and then apply CNN to predict both categories and 3D boxes of objects.”*所以说白了，其实这个regular representation和2D map其实也是栅格化（体素化）的一种，无非是在高度上，只有一层栅格而已。3）再看Point Cloud-based Methods中所列举的方法，基本也是用了栅格化的手段（栅格化的高度也并非都是1层，也就是说并不是都变成了2D map），然后很使用CNN。看框架而言，这就是BEV-based Methods啊。

再说说我理解的Point Cloud-based Methods的是什么：
1）先说一下图像处理中的2D Object Detection的问题，如果细看RetinaNet和Faster RCNN，可以看出来其实RetinaNet非常像Faster RCNN的RPN。这就是图像中的One-stage和Two-stage的联系。
2）对比到3D Object Detection，我认为的Point Cloud-based Methods更像是PointRCNN的RPN阶段。但类似于这种的方法我没有看到，可能是因为效果不够好的缘故吧。

我不是说survey中的这种分类方法是错误的，而是说这种分法的气的名称有问题，而且我认为分成这两个类没有太大必要。

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接下来就是我并不是很了解的部分

Tracking，Flow Estimation和Segmentation我了解的并不多，相关的论文看的很少，我会更多的记录一下我从该survey中学到的东西。

3D Tracking

3D Tracking是与3D Object Detection有关的，都需要关注物体的box。而survey中提到的3D Tracking提到的与2D Tracking的不同点有 “occlusion, illumination and scale”。但这些2D Tracking存在的问题，在3D Tracking中似乎变得更容易解决一些：

• occlusion：在自动驾驶场景，要tracking的3D box本身就是在三维空间内不互相遮挡的。尤其是在俯视图中，box都是分离的。
• illumination：激光雷达的使用，直接解决了illumination的问题。
• scale：同样，在俯视图中，物体的scale并不随着位置变化

而box的检测在3D Object Detection中解决了，然而后面的时候各种滤波器进行跟踪啊啥的思想山应该和2D是一样的。

3D Scene Flow Estimation

这个问题可以类比到图像中的预测光流的问题。这个问题可以理解为不再是对Object做Tracking，而是要对一个场景中的每个点做Tracking，这个问题就更难了。在这其中，我只看过FlowNet这篇文章，本survey中针对该文章中提到的一个问题就是，动态的场景（尤其是以动态障碍物为主的场景，例如密集的车流中，某个车在上一帧还是看到的是车头，这一帧已经完成了错车，看到的是车尾）的解决方法还是一个开放问题。而且在这个问题上的准确率，还不是很高。

3D Point Cloud Segmentation

Semantic Segmentation最基本的想法就是使用3D Shape Classification的网络作为主干网络，然后设计Encoder-Decoder的网络结构，每个input中的element都能得到一个特征，然后通过特征计算Segmentation的mask。

Instance Segmentation

3D Semantic Segmentation

根据上述所说的基本思想，所以3D Semantic Segmentation的方法也可以按照3D Shape Classification的分类方式进行分类。现在很多文章，提出一个3D Shape Classification的网络时，都会相对应的加上Decoder做一下Semantic Segmentation的测试，以证明网络的效果。

Projection based

Projection based包括以下方法：

• Multi-view：将Point Cloud投影到Multi-view的2D Image上面，然后使用2D Semantic Segmentation的方法，然后再综合Multi-view的结果获取Point Cloud的Segmentation的结果。这种方法的缺点是：1）计算量大，2）结果与选择的视角敏感。
• Spherical Representation：主要是做自动驾驶场景的Semantic Segmentation，这是由于采集设备激光雷达的工作原理所致，具体想法与Multi-view差不多，只不过是只用了一个view。
• Voxel：面临着同样的困难，在从Point转到Voxel的过程中会丢失信息，分辨率越高，丢失信息越少，但计算量也会越大。但好处就是：Good scalability is one of the remarkable advantages of volumetric representation. Specifically, volumetric-based networks are free to be trained and tested in point clouds with different spatial sizes.
• Permutohedral Lattice Representation：不了解，没读过

Point-based networks

同样，分为：

• Point-wise MLP
• Convoution-based
• Graph based

Instance Segmentation

Part Segmentation