Transformer统一化3D目标检测基于体素的表征

小伙伴们有没有觉得学习科技周边很有意思？有意思就对了！今天就给大家带来《Transformer统一化3D目标检测基于体素的表征》，以下内容将会涉及到，若是在学习中对其中部分知识点有疑问，或许看了本文就能帮到你！

arXiv论文“Unifying Voxel-based Representation with Transformer for 3D Object Detection“，22年6月，香港中文大学、香港大学、旷视科技（纪念孙剑博士）和思谋科技等。

本文提出一个统一的多模态3-D目标检测框架，称为UVTR。该方法旨在统一体素空间的多模态表示，实现准确、稳健的单模态或跨模态3-D检测。为此，首先设计模态特定空间来表示体素特征空间的不同输入。在不进行高度信息（height）压缩的情况下保留体素空间，减轻语义歧义并实现空间交互。基于这种统一方式，提出跨模态交互，充分利用不同传感器的固有特性，包括知识迁移和模态融合。通过这种方式，可以很好地利用点云的几何-觉察表达式和图像中上下文丰富的特征，获得更好的性能和鲁棒性。

transformer解码器用于从具备可学习位置的统一空间中高效采样特征，这有助于目标级交互。一般来说，UVTR代表在统一框架中表示不同模态的早期尝试，在单模态和多模态输入方面优于以往的工作，在nuScenes测试集上取得了领先的性能，激光雷达、相机和多模态输出的NDS分别为69.7%、55.1%和71.1%。

代码：https://github.com/dvlab-research/UVTR.

如图所示：

在表征统一过程中，可以大致分为输入级流和特征级流的表示。对于第一种方法，多模态数据在网络开始时对齐。特别是，图（a）中的伪点云是从预测深度辅助的图像转换而来的，而图（b）中的距离视图图像是从点云投影而来的。由于伪点云的深度不准确和距离视图图像中的3-D几何塌陷，数据的空间结构受到破坏，从而导致较差的结果。对于特征级方法，典型的方法是将图像特征转换为截锥（frustum），然后压缩到BEV空间，如图（c）所示。然而，由于其类似射线的轨迹，每个位置的高度信息（height）压缩聚合了各种目标的特征，因此引入了语义多义。同时，他隐式方式很难支持3-D空间中的显式特征交互，并限制进一步的知识迁移。因此，需要一种更统一的表示法弥合模态的差距，并促进多方面的交互。

本文提出的框架，将基于体素的表示与transformer统一起来。特别是，在基于体素的显式空间中图像和点云的特征表征和交互。对于图像，根据预测的深度和几何约束，从图像平面采样特征来构建体素空间，如图（d）所示。对于点云，准确的位置自然允许特征与体素相关联。然后，引入体素编码器进行空间交互，建立相邻特征之间的关系。这样，跨模态交互自然地与每个体素空间的特征进行。对于目标级交互，采用可变形transformer作为解码器，对统一体素空间中每个位置（x、y、z）的目标查询特定特征进行采样，如图（d）所示。同时，3-D查询位置的引入有效地缓解了BEV空间中高度信息（height）压缩带来的语义多义。

如图是多模态输入的UVTR架构：给定单帧或多帧图像和点云，首先在单个主干进行处理，并将其转换为特定于模态的空间VI和VP，其中视图转换用于图像。在体素编码器中，特征在空间上相互作用，并且 知识迁移在训练期间易于支持。根据不同的设置，通过模态开关选择单模态或多模态特征。最后，从具备可学习位置的统一空间VU中采样特征，利用transformer解码器进行预测。

如图是视图变换的细节：

如图是知识迁移的细节：

实验结果如下：

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