4 評價
ssd-6d網路模型的演算法流程為：
輸入一張299×
\times
× 299的彩色影象到backbone網路(inceptionv4)中，得到6個不同尺度的特徵圖；
接著對於每乙個特徵圖，通過3×
\times
× 3的滑動視窗得到特徵圖上每個畫素點的分類和回歸結果，分類結果包括c
cc種物體類別、取樣得到的v
vv個viewpoints(可以理解為緯度)和r
rr個in-plane rotations(可以理解為經度)，回歸的結果包括4個矩形框offset引數。假設每乙個畫素點回歸b
bb個矩形框，則通道維維數為b×(
c+v+
r+4)
b\times (c+v+r+4)
b×(c+v
+r+4
);最後，對於每一種物體類別的**框，首先根據分類值大小進行排序，然後按照iou值進行nms處理。
ssd-6d模型的損失函式和目標檢測領域的ssd和yolo類似，但是包括了viewpoint和in-plane rotation的分類誤差：
l (p
os,n
eg):
=∑b∈
negl
clas
s+∑b
∈pos
(lcl
ass+
αlfi
t+βl
view
+γli
npla
ne)l(pos, neg):=\sum_l_+\sum_(l_+\alpha l_+\beta l_+\gamma l_)
l(pos,
neg)
:=b∈
neg∑
lcl
ass
+b∈p
os∑
(lcl
ass
+αlf
it+
βlvi
ew+
γlin
plan
e)式中，pos
pospo
s和ne
gneg
neg分別代表訓練集中的正負樣本；此外，lcl
assl_
lclass
、lvie
wl_lview
和l in
plan
el_linpla
ne本質上都為分類誤差，故這裡採用softmax，lfi
tl_lfit
為回歸誤差，故這裡採用smooth l1-norm。
對於旋轉對稱物體，viewpoint只在乙個弧度上取值，如上圖中綠色點；對於半對稱物體，只在某乙個半圓內取值，如紅色點部分。
按照網路輸出的viewpoint和in-plane分類結果，得到對應的旋轉向量rrr；
將物體的三維模型按照空間朝向(也即旋轉向量r
rr)渲染在距離相機座標系z
=0.5
z=0.5
z=0.
5的位置；
根據下圖中的比例關係計算得到z
sz_s
zs，其中l
rl_r
lr和l
sl_s
ls為影象上矩形框的對角線長度；
給定相機內參和矩形框的中心座標(u,
v)(u,v)
(u,v
)，根據相機模型計算得到三維平移向量ttt：
x s=
(u−c
x)zs
fxx_s=\frac
xs=fx
(u−
cx)
zs
y s=
(v−c
y)zs
fyy_s=\frac
ys=fy
(v−
cy)
zs
由於空間朝向是按照viewpoint和in-plane兩個維度上取樣的，所以首先就有取樣誤差的引入；再者這樣取樣方法不能保證空間球面上取樣的均勻性，也就是靠近赤道的地方取樣點稀疏，靠近兩極的地方取樣點比較密集。
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