ef tangent_plane_sampling(self, reference_points, offset, img_metas): grid = self.grid.type_as(reference_points) * self.grid_range_scale # trans to pc_range local_pts = grid[None, None, :, None, ...] + offset if self.point_dim == 2: local_pts = torch.cat([torch.zeros_like(local_pts[..., :1]), local_pts], dim=-1) reference_points = position_decode(reference_points, self.pc_range) # the query-specific view angle mentioned in paper azimuth_angle = torch.atan2(reference_points[..., 1], reference_points[..., 0]) rot_sin, rot_cos = torch.sin(azimuth_angle), torch.cos(azimuth_angle) zeros, ones = torch.zeros_like(azimuth_angle), torch.ones_like(azimuth_angle) rot_matrix = torch.stack([rot_cos, -rot_sin, zeros, rot_sin, rot_cos, zeros, zeros, zeros, ones], dim=-1).reshape(*reference_points.shape[:-1], 3, 3) local_pts = torch.matmul(rot_matrix[:, :, None, None, None, ...], local_pts.unsqueeze(-1)).squeeze(-1) reference_points = reference_points[:, :, None, None, None, :] + local_pts reference_points_cam, proj_mask = self.point_sampling(reference_points, img_metas) if self.offset_single_level: reference_points_cam = reference_points_cam.repeat(1, 1, 1, 1, self.num_levels, 1, 1) proj_mask = proj_mask.repeat(1, 1, 1, 1, self.num_levels, 1) return reference_points_cam, proj_mask

<< 该函数 `tangent_plane_sampling` 的主要功能是对参考点（`reference_points`）进行采样，并根据偏移量（`offset`）、旋转矩阵以及图像元数据（`img_metas`），生成经过变换后的相机坐标系下的参考点位置及其投影掩码。 以下是对代码的详细分解与解释： ### **步骤解析** 1. **定义网格** ```python grid = self.grid.type_as(reference_points) * self.grid_range_scale ``` 将预定义的网格 (`self.grid`) 转换为与 `reference_points` 相同的数据类型并缩放到指定范围（由 `self.grid_range_scale` 决定）。这一步是为了将网格映射到实际的物理空间范围内。 2. **局部点计算** ```python local_pts = grid[None, None, :, None, ...] + offset ``` 在原始网格的基础上加上偏移量（`offset`），得到一组新的“局部点”表示。这些局部点用于后续的空间变换操作。 3. **处理二维点的情况** 如果当前维度是二维，则需要补充一个零维，使得所有点都具有三维信息： ```python if self.point_dim == 2: local_pts = torch.cat([torch.zeros_like(local_pts[..., :1]), local_pts], dim=-1) ``` 4. **解码参考点的位置** 对输入的参考点进行编码反向转换，将其从归一化的形式还原为真实世界中的笛卡尔坐标： ```python reference_points = position_decode(reference_points, self.pc_range) ``` 5. **计算方位角 (Azimuth Angle)** 方位角描述了参考点相对于原点的方向角度，使用反正切函数求得： ```python azimuth_angle = torch.atan2(reference_points[..., 1], reference_points[..., 0]) ``` 6. **构造旋转变换矩阵** 根据方位角构建旋转矩阵，确保每个查询点的角度方向正确： ```python rot_sin, rot_cos = torch.sin(azimuth_angle), torch.cos(azimuth_angle) zeros, ones = torch.zeros_like(azimuth_angle), torch.ones_like(azimuth_angle) rot_matrix = torch.stack([ rot_cos, -rot_sin, zeros, rot_sin, rot_cos, zeros, zeros, zeros, ones ], dim=-1).reshape(*reference_points.shape[:-1], 3, 3) ``` 7. **应用旋转变换** 使用旋转矩阵对局部点进行线性变换： ```python local_pts = torch.matmul( rot_matrix[:, :, None, None, None, ...], local_pts.unsqueeze(-1) ).squeeze(-1) ``` 8. **更新全局参考点** 结合初始参考点和变换后的局部点，生成最终的世界坐标系下的参考点集合： ```python reference_points = reference_points[:, :, None, None, None, :] + local_pts ``` 9. **采样至相机坐标系** 利用辅助函数 `point_sampling` 完成从世界坐标到相机坐标的转换及可见性判断： ```python reference_points_cam, proj_mask = self.point_sampling(reference_points, img_metas) ``` 10. **扩展层次维度** 若启用了单层模式（`self.offset_single_level`），则需重复结果以适配多个层级结构： ```python if self.offset_single_level: reference_points_cam = reference_points_cam.repeat(..., self.num_levels, ...) proj_mask = proj_mask.repeat(..., self.num_levels, ...) ``` 11. **返回值** 最终输出包括相机坐标系下的参考点集及其对应的投影掩码。 --- ### **关键概念解释** #### 1. **方位角 (Azimuth Angle):** 表示某一点在平面内的相对方向，通常通过两个直角分量的比例关系确定： \[ \text{angle} = atan2(y, x) \] #### 2. **旋转变换矩阵:** 构造了一个 \(3\times3\) 的旋转矩阵，其作用是在保持 z 轴不变的情况下绕 xy 平面完成特定角度的旋转。 #### 3. **Tensor 展开维度的意义:** 比如 `[None, ..., ]` 或 `.unsqueeze()` 方法的作用在于增加额外轴以便于广播机制运行时能够逐元素相加或乘法等运算更加方便直观。 #### 4. **Camera Coordinate Transformation:** 把物体空间中各点转化到摄像机视角下表达的形式便于后续渲染、检测任务执行过程中考虑遮挡等情况因素影响评估准确性提升效率等方面贡献巨大价值所在之处体现出来非常重要值得深入理解学习掌握技巧熟练运用自如才能达到更好效果表现水平高度上去才行啊！ --- ###