如coco数据集中，大小目标往往是呈现long-tail的分布，于是很多研究者才考虑从不同scale的feature map来进行不同大小的object的预测，而对于3d目标检测来说 物体的尺寸基本是一致的，没有受到近大远小的投影关系的影响。远处的物体仅仅只是点云更加稀疏而已。作者便引出自己的思考：下采样在3d目标检测中是否是必要的呢？
因此 作者便考虑一个没有下采样的检测器，然而设计这个检测器存在着以下的一些问题：
首先设计一个在原尺寸的feature map进行操作的detector是计算量巨大的，其次原尺寸的feature map对于卷积来说往往意味着更小的感受野。
如作者首先在pointpillar上进行了一系列的实验：
对于pointpillar 作者对于backbone的stride进行改进，原来的版本记做D3，依次放大缩小stride 如 从D3到D0的backbone上四层的stride分别是：
因为每一个module都会最终上采样至原来的resolution，所以上述的操作只是对于中间层的feature map的size进行了改进。
我们可以看到 通过缩小stride D3到D1 ap明显得到了提升。这说明小的stride是有助于3d目标检测的。而作者对于D0 ap的下降 作者认为是过小的stride限制了感受野的大小，导致每个feature点检测到很小的一部分场景 而这部分场景是不足以检测到物体全貌的。
所以作者在这个基础上有对于D0的卷积核进行了改进：采用空洞卷积和大尺寸（55）卷积核来进行实验 发现ap也得到了提升
这说明了一个问题：在考虑参数量和计算时间的情况下，足够的感受野大小对于目标检测来说是十分必要的！
于是 作者便在pointpillar的基础上设计了一个single stide的网络
网络具体架构如上图所示，很简单的网络
首先类似pointpillar 对于点云进行体素化（实际上是pillar化），把每一个voxel作者认为是一个token。将它们输入到backbone中。与pointpillar不同 作者没有对这些编码后的voxel进行下采样 而是将它们输入到一个SST（Single-stride Sparse Transformer）的模块进行feature提取。
还是前面的问题：怎么在小stride的情况下扩大每一个voxel的感受野呢？
答案是：transformer！
transformer对于提取全局feature有着无可比拟的特性！然而 计算整个场景的transformer 显然是不现实的！
于是 作者首先对于得到的voxel图 对于voxel们进行group操作 ：将voxel划分成若干个部分，随后对于每个group中的非空体素 计算他们之间的self attention：
还有一个问题，由于点云的稀疏性 我们不能保证每个group中非空voxel的数目保持一致 那么我们要怎样才能保证对于每一个group进行并行运算呢？
作者采用了补全的操作，补全的voxel是一个mask后的voxel 对于其他voxel没有影响。
行 那我们计算完每一个group的attention 有没有一种可能 就是我们划分的group正好有一个物体在两个group里面呢？
答案是肯定的，而且如果我们单单是group内的self attention 那么就算堆叠再多的SST也不能让这个物体的每个voxel权重得到共享 这些跨group的物体 检测效果就会很差很差
这个问题 在2d目标检测领域得到了解决：swin transformer 具体的细节是采用一个shif window 来进行不同group之间的信息交互 那么 堆叠多个SST后 跨group的voxe 便能够得到权值共享了。这里不再赘述了，感觉做的方法基本和2d是一模一样的， 
网络后面还有一个dense map的补全 这个操作也很好理解：点云往往是在物体表面的 物体中心往往为空 这对于检测头来说是不友好的 所以作者采用了两个33的卷积核来进行空洞的补全。最后的检测头直接采用了SSD。
loss如下：
当然 这个网络还可以扩展至二阶段 只要在后面加一个lidar RCNN即可 作者这么做是方便后面与其他方法的对比。
实验做的也很详细：
waymo上的检测效果如上图所示
叠加三帧的数据 作者发现该方法对于dense feature是很友好的。
对于single stride 的检测器 还有一个疑问 ：感受野对于大物体是否足够呢？答案是 transformer可以解决你的顾虑！
文章通过调整更高的iou阈值发现 该方法还能实现更加精准的box预测。
用trans与其他采用卷积的single stride的方法进行比较
ablation做了group size voxel number的对比
SRA（网络深度）
看下来除了对于内存要求比较高（相比于pointpillar） 其他的都很优越！
