FCOS3D架构详解

一、什么是FCOS3D

FCOS3D是基于深度学习的三维目标检测框架。该框架主要解决需要在三维空间内检测物体的问题，它不仅可以对物体进行2D的检测，同时可以确定物体的3D坐标和大小。FCOS3D基于传统的二维目标检测框架FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）进行扩展，将其扩展到了三维。

二、FCOS3D的特点

1、全卷积：FCOS3D采用全卷积结构，可以同时处理不同尺度的特征图。

2、单阶段检测：FCOS3D实现了单阶段检测，用一个网络同时预测物体的类别、位置和大小，整个过程简洁高效。

3、三维检测：FCOS3D针对三维物体检测的问题，引入了3D Anchor和3D IoU等概念，可以精确地确定物体的三维坐标和大小。

三、FCOS3D的架构详解

FCOS3D的架构主要有三个部分：骨干网络、头部网络和损失函数。

1、骨干网络

FCOS3D的骨干网络采用了ResNet50/101/152等预训练的骨干网络作为特征提取器，可以提取不同尺度的特征图。这些特征图可以与头部网络进行融合，生成物体的类别、位置和大小的预测结果。

2、头部网络

FCOS3D的头部网络主要包括三个分支：类别分支、位置分支和大小分支。

（1）类别分支

类别分支采用了3D卷积和SOFTMAX激活函数，用于对物体的类别进行预测。

（2）位置分支

位置分支包含3D卷积和3D坐标回归器，用于预测物体在三维空间中的位置。

（3）大小分支

大小分支采用了3D卷积和3D坐标回归器，用于预测检测到物体的大小（长、宽、高）。

3、损失函数

FCOS3D采用“Focal Loss”作为损失函数，用于训练模型。它可以处理样本不平衡问题，在有效区域内增强难分样本的影响，减小易分样本的影响。

四、FCOS3D的代码示例

1、骨干网络（使用ResNet50）

  
    import torch.nn as nn
    import torchvision.models.resnet as resnet

    class ResNet50(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(ResNet50, self).__init__()
            self.backbone = resnet.resnet50(pretrained=True)

        def forward(self, x):
            c2, c3, c4, c5 = self.backbone(x)
            return c2, c3, c4, c5
  

2、头部网络

  
    import torch.nn as nn

    class Head(nn.Module):
        def __init__(self, in_channels, num_classes):
            super(Head, self).__init__()
            self.cls_conv = nn.Conv3d(in_channels, num_classes, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
            self.loc_conv = nn.Conv3d(in_channels, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
            self.size_conv = nn.Conv3d(in_channels, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

        def forward(self, x):
            cls = self.cls_conv(x)
            loc = self.loc_conv(x)
            size = self.size_conv(x)
            return cls, loc, size
  

3、损失函数（使用Focal Loss）

  
    import torch.nn as nn
    import torch.nn.functional as F

    class FocalLoss(nn.Module):
        def __init__(self, alpha=0.25, gamma=2):
            super(FocalLoss, self).__init__()
            self.alpha = alpha
            self.gamma = gamma

        def forward(self, cls_pred, loc_pred, size_pred, cls_target, loc_target, size_target):
            num_samples = cls_pred.shape[0]
            cls_loss = F.cross_entropy(cls_pred.view(-1, cls_pred.shape[-1]), cls_target.long().view(-1), reduction='none')
            cls_loss = cls_loss.view(num_samples, -1).mean(1)
            loc_loss = nn.SmoothL1Loss(reduction='none')(loc_pred.view(-1, 3), loc_target.view(-1, 3))
            loc_loss = loc_loss.view(num_samples, -1).mean(1)
            size_loss = nn.SmoothL1Loss(reduction='none')(size_pred.view(-1, 3), size_target.view(-1, 3))
            size_loss = size_loss.view(num_samples, -1).mean(1)
            pos_inds = torch.nonzero(cls_target > 0).squeeze(1)
            neg_inds = torch.nonzero(cls_target == 0).squeeze(1)
            num_pos = pos_inds.numel()
            num_neg = num_samples - num_pos

            cls_weight = torch.zeros_like(cls_target).float()
            cls_weight[pos_inds] = 1
            cls_weight[neg_inds] = self.alpha / (num_neg + 1e-4)

            cls_weight = cls_weight.view(num_samples, -1)
            cls_weight = cls_weight.sum(1)
            cls_weight /= torch.clamp(cls_weight.sum(), min=1e-4)
            cls_weight = cls_weight.detach()

            cls_loss = cls_weight * ((1 - cls_pred.sigmoid()) ** self.gamma) * cls_loss
            return cls_loss.mean(), loc_loss.mean(), size_loss.mean()