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0标题: PillarNeXt: Rethinking Network Designs for 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds
作者: Jinyu Li, Chenxu Luo, Xiaodong Yang
arXiv ID: 2305.04925v1
日期: 2023-05-08
概要：PillarNeXt 重新审视 3D 目标检测中的计算资源分配，证明简单的 pillar 编码器配合现代化的 2D 检测架构设计（大感受野 neck、center-based head）即可达到 SOTA 性能，无需复杂的精细几何建模。整体方案采用点云 → pillar 网格化 → 稀疏 ResNet 主干 → ASPP neck → 多分组中心检测头的简洁流程，在 Waymo 和 nuScenes 上实现了精度与效率的最佳平衡。
主干流程：
点云 pillar 网格化：通过 MLP 和 max pooling 将原始点云转换为伪图像特征
稀疏 ResNet-18 主干：用稀疏 2D 卷积提取多层级抽象特征
ASPP 特征融合：扩大感受野，融合上下文信息
特征上采样：恢复空间分辨率，生成细粒度表征
多分组中心检测头：预测中心点热力图并回归 3D 边界框
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