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CenterPoint是一种anchor free的三维目标检测算法模型，发表在CVPR 2021，论文名称为《Center-based 3D Object Detection and Tracking》。其主要特点在于通过预测物体的中心点来进行目标检测和位置回归，而不需要预先产生大量候选框（anchor）。因而，这种方法的后处理更加简洁，相邻目标可通过直接选择热力图中心点来确定最终目标，不需要非极大值抑制（NMS）操作来合并重叠的候选框。但这也会带来一个缺点，CenterPoint无法区分同类型且中心点接近的目标。CenterPoint可看作是二维CorneNet和CenterNet到三维空间的一个扩展。因此，了解CornerNet和CenterNet模型有利于加深对CenterPoint的理解。CenterPoint和CenterNet来源于同一个课题组的研究成果。在nuScenes数据集的3D检测和跟踪任务中，单阶段的CenterPoint模型的NDS为65.5，AMOTA为63.8。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-474995.html
1 源码与输入数据
接下来介绍的源码来源于mmdetection3d框架中的CenterPoint模型。mmdetection3d安装和调试验证可参考本专文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-474995.html
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