FCOS3D架構詳解

一、什麼是FCOS3D

FCOS3D是基於深度學習的三維目標檢測框架。該框架主要解決需要在三維空間內檢測物體的問題，它不僅可以對物體進行2D的檢測，同時可以確定物體的3D坐標和大小。FCOS3D基於傳統的二維目標檢測框架FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）進行擴展，將其擴展到了三維。

二、FCOS3D的特點

1、全卷積：FCOS3D採用全卷積結構，可以同時處理不同尺度的特徵圖。

2、單階段檢測：FCOS3D實現了單階段檢測，用一個網絡同時預測物體的類別、位置和大小，整個過程簡潔高效。

3、三維檢測：FCOS3D針對三維物體檢測的問題，引入了3D Anchor和3D IoU等概念，可以精確地確定物體的三維坐標和大小。

三、FCOS3D的架構詳解

FCOS3D的架構主要有三個部分：骨幹網絡、頭部網絡和損失函數。

1、骨幹網絡

FCOS3D的骨幹網絡採用了ResNet50/101/152等預訓練的骨幹網絡作為特徵提取器，可以提取不同尺度的特徵圖。這些特徵圖可以與頭部網絡進行融合，生成物體的類別、位置和大小的預測結果。

2、頭部網絡

FCOS3D的頭部網絡主要包括三個分支：類別分支、位置分支和大小分支。

（1）類別分支

類別分支採用了3D卷積和SOFTMAX激活函數，用於對物體的類別進行預測。

（2）位置分支

位置分支包含3D卷積和3D坐標回歸器，用於預測物體在三維空間中的位置。

（3）大小分支

大小分支採用了3D卷積和3D坐標回歸器，用於預測檢測到物體的大小（長、寬、高）。

3、損失函數

FCOS3D採用“Focal Loss”作為損失函數，用於訓練模型。它可以處理樣本不平衡問題，在有效區域內增強難分樣本的影響，減小易分樣本的影響。

四、FCOS3D的代碼示例

1、骨幹網絡（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、頭部網絡

  
    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、損失函數（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()