NVIDIA开源CUDA PointPillars

NVIDIA在Github上开源了CUDA PointPillars，使用 TensorRT 进行 PointPillars 推理。

点云中的目标检测是许多机器人应用（例如自动驾驶）的一个重要方面。PointPillars是用于从点云进行对象检测的快速编码器。固定编码器往往速度快但牺牲了准确性，而从数据中学习的编码器更准确，但速度较慢。PointPillars是一种新颖的编码器，它利用 PointNets 来学习组织在垂直列（柱子）中的点云的表示。

本次NVIDIA的存储库包含使用 TensorRT进行点柱推理的源代码和模型。该模型由OpenPCDet创建并由onnx_graphsurgeon修改。 推理有四个部分：

-generateVoxels：将点云转换为具有 4 个通道的体素

-generateFeatures：将体素转换为具有 10 个通道的特征图

-推理：将特征图转换为边界框、类源和方向的原始数据

-后处理：解析边界框、类来源和方向

要构建点柱推理，需要带有 PillarScatter 层和CUDA 的TensorRT 。PillarScatter 层插件已经在演示中作为 TRT 插件实现。

安装条件：

• JetPack 4.5
• TensorRT v7.1.3
• CUDA-10.2 + cuDNN-8.0.0
• PCL 可选择存储 PCD 点云文件
• NVIDIA AGX Xavier

性能结果：

大家可以访问：https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/CUDA-PointPillars/