[论文阅读]MV3D——用于自动驾驶的多视角3D目标检测网络

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MV3D

Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
用于自动驾驶的多视角3D目标检测网络
论文网址:MV3D

论文总结

这篇论文提出了一个多视角3D目标检测网络(MV3D),用于自动驾驶场景下高精度的3D目标检测。主要的创新点有:

  • 提出了一种紧凑的多视角表示方法来编码稀疏的3D点云数据。该方法将点云投影到俯视图和前视图两个视角。
  • 设计了一个3D目标提议网络,基于俯视图来高效生成3D候选框。与基于图像的方法相比,直接利用点云的俯视图可以更准确预测3D位置。
  • 提出了一个基于区域的多视角特征融合网络。该网络对3D提议框进行多视角的ROI池化,获得每个视角的区域特征,然后通过一种深度融合方式联合多视角信息。
  • 最终网络可以进行朝向敏感的3D框回归,即预测目标在3D空间中的准确位置、大小和朝向。
  • 在KITTI数据集上进行评估,与当时其他基于激光雷达或图像的方法相比,该方法在3D定位和3D检测任务上取得了明显提高,约25%-30%的增益。
  • 即使该方法优化的是3D框,但投影到图像平面进行2D检测,其性能也可以与当时专门优化2D框的方法相媲美。

总之,该论文通过联合利用点云的多视角表示,并采用深度融合的方式有效结合两种模态信息,达到了当时最好的3D检测性能。这为基于多传感器的3D目标检测奠定了基础。

网络前向传播过程

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MV3D网络在训练时的前向传播过程可以分为以下步骤:

  1. 输入表示:
    从原始点云数据中提取鸟瞰图和前视图表示,并与RGB图像作为网络的输入。
  2. 3D提议生成:
    3D提议网络基于鸟瞰图,通过2D卷积从一组预定义的3D锚框中回归出3D提议框。
  3. 多视角ROI池化:
    将3D提议框投影到鸟瞰图、前视图和图像上,生成2D的ROI区域。
    对每个视角的输入特征图进行ROI池化,得到固定长度的区域特征。
  4. 多视角特征融合:
    将各视角的区域特征通过元素均值进行深度融合。
    对每个3D提议框,通过多视角ROI池化分别得到鸟瞰图特征、前视图特征和图像特征。初始化: 将上述三个特征直接进行拼接组合,作为融合特征的初始输入f0。
    对特征f0, 分别通过三个视角的子网络进行特征转换,得到新特征: f1_bv = H1_bv(f0), f1_fv = H1_fv(f0), f1_rgb = H1_rgb(f0)。
    将三个子网络的输出特征作元素均值,得到融合特征: f1 = (f1_bv + f1_fv + f1_rgb) / 3

    重复进行特征融合,形成一个多层的融合网络。
    将f1作为输入,重复上述操作,得到f2,f3等融合特征。
  5. 3D框回归与分类:
    基于融合特征,网络可以同时做Oriented 3D框回归和分类任务。
  6. 多任务损失:
    使用分类交叉熵损失和3D框回归的Smooth L1损失作为多任务损失。

在训练时,重复上述过程,并通过反向传播多任务损失来更新网络参数。
这就是MV3D网络训练时的基本前向传播过程。让我知道如果您有任何其他问题!

摘要

本文针对自动驾驶场景中的高精度 3D 目标检测,提出了Mutil-View 3D Networks (MV3D),这是一种感知融合框架,它将 LIDAR 点云和 RGB 图像作为输入并预测定向 3D 边界框。使用紧凑的多视图表示对稀疏 3D 点云进行编码。该网络由两个子网络组成:一个用于 3D 对象提议生成,另一个用于多视图特征融合。提议网络根据 3D 点云的鸟瞰图高效生成 3D 候选框。本文设计了一种深度融合方案来组合来自多个视图的区域特征,并实现不同路径的中间层之间的交互。在具有挑战性的 KITTI 基准上进行的实验表明,本文的方法在 3D 定位和 3D 检测任务上的性能比最先进的方法高出约 25% 和 30% AP。对于 2D 检测,本文的方法在基于 LIDAR 的硬数据方法中获得的 AP 比最先进的方法高 10.3%。

引言

3D 目标检测在自动驾驶汽车的视觉感知系统中发挥着重要作用。现代自动驾驶汽车通常配备多个传感器,例如激光雷达和摄像头。激光雷达具有准确的深度信息的优点,而相机则保留更详细的语义信息。 LIDAR点云和RGB图像的融合应该能够为自动驾驶汽车实现更高的性能和安全性。
本文的重点是利用激光雷达和图像数据进行 3D 物体检测。本文的目标是对道路场景中的物体进行高精度 3D 定位和识别。最近基于 LIDAR 的方法将 3D 窗口放置在 3D 体素网格中以对点云进行评分 [Voting for voting in online point cloud object detection-2015, Vote3Deep-2016] 或将卷积网络应用于密集框预测方案中的前视点图 [Vehicle detection from 3d lidar using fully convolutional network-2016]。基于图像的方法 [3d object proposals for accurate object class detection-2015, Monocular 3d object detection for autonomous driving-2016] 通常首先生成 3D 框提议,然后使用 Fast RCNN pipeline执行基于区域的识别。基于激光雷达点云的方法通常可以实现更准确的 3D 定位,而基于图像的方法在 2D 框评估方面具有更高的准确性。 [Onboard object detection: Multicue, multimodal, and multiview random forest of local experts-2016, A multilevel mixture-of-experts framework for pedestrian classification-2011] 通过采用早或晚融合方案,将 LIDAR 和图像结合起来进行 2D 检测。然而,对于更具挑战性的三维物体检测任务,需要一个精心设计的模型来利用多种模态的优势。
本文提出了一种Mutil-View 3D object detection Network (MV3D),该网络以多模态数据作为输入并预测 3D 空间中目标的完整 3D 范围。利用多模态信息的主要思想是进行基于区域的特征融合。本文首先提出了一种多视图编码方案,以获得稀疏 3D 点云的紧凑且有效的表示。如下图所示,多视图3D检测网络由两部分组成:3D提议网络和基于区域的融合网络。 3D 提议网络利用点云的鸟瞰图表示来生成高准确度的 3D 候选框。 3D 目标提议的好处是它可以投影到 3D 空间中的任何视图。多视图融合网络通过将 3D 提议投影到多个视图的特征图来提取区域特征。本文设计了一种深度融合方法来实现不同视图的中间层的交互。结合drop-path training[Fractalnet]和辅助损失,本文的方法显示出优于早/晚融合方案的性能。给定多视图特征表示,网络执行定向 3D 框回归,预测 3D 空间中目标的准确 3D 位置、大小和方向。
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该网络将激光雷达点云的鸟瞰图和前视图以及图像作为输入。它首先从鸟瞰图生成 3D 对象建议并将其投影到三个视图。深度融合网络用于组合通过每个视图的 ROI 池化获得的区域特征。融合的特征用于联合预测对象类别并进行定向 3D 框回归。

相关工作

基于点云的3D目标检测

大多数现有方法使用体素网格表示来编码 3D 点云。 Sliding Shapes [2014] 和 Vote3D [2015] 在使用几何特征编码的 3D 网格上应用 SVM 分类器。最近提出的一些方法 [Deep sliding shapes for amodal 3d object detection in rgb-d images-2016, Vote3Deep-2016, 3d fully convolutional network for vehicle detection in point cloud-2017] 通过 3D 卷积网络改进了特征表示,但这需要昂贵的计算。除了 3D 体素表示之外,VeloFCN [2016] 将点云投影到前视图,获得 2D 点图。他们在 2D 点图上应用全卷积网络,并根据卷积特征图密集地预测 3D 框。 [Multi-view convolutional neural networks for 3d shape recognition2015, Volumetric and multi-view cnns for object classification on 3d data-2016, Fusionnet-2016]研究用于 3D 对象分类的点云的体积和多视图表示。在这项工作中,使用多视图特征图对 3D 点云进行编码,从而实现基于区域的多模态融合表示。

基于图像的3D目标检测

3DVP [2015]引入了3D体素模式并采用一组ACF检测器来进行2D检测和3D姿态估计。 3DOP [2015] 从立体图像重建深度,并使用能量最小化方法生成 3D 框建议,将其馈送到 R-CNN pipeline以进行目标识别。虽然 Mono3D [2016] 与 3DOP 共享相同的pipeline,但它从单目图像生成 3D 建议。 [Detailed 3d representations for object recognition and modeling-2013, Are cars just 3d boxes? jointly estimating the 3d shape of multiple objects-2014] 介绍了使用 3D 线框模型的对象的详细几何表示。为了合并时间信息,一些工作 [A continuous occlusion model for road scene understanding-2016, Joint sfm and detection cues for monocular 3d localization in road scenes-2015] 将运动和地面估计的结构结合起来,将 2D 检测框提升到 3D 边界框。基于图像的方法通常依赖于准确的深度估计或地标检测。本文的工作展示了如何结合 LIDAR 点云来改进 3D 定位。

多模态融合

只有少数工作能够在自动驾驶的背景下利用多种数据模式。 [Onboard object detection: Multicue, multimodal, and multiview random forest of local experts-2016] 使用专家混合框架将图像、深度和光流结合起来进行 2D 行人检测。 [A multilevel mixture-of-experts framework for pedestrian classification-2011] 在早期阶段融合 RGB 和深度图像,并训练基于姿势的分类器进行 2D 检测。在本文中,受 FractalNet [2016] 和 Deeply-Fused Net [2016] 的启发,设计了一种深度融合方法。在 FractalNet 中,迭代地重复基本模块以构建具有指数增长路径的网络。类似地,[Deeply-fused nets-2016]通过结合浅层和深层子网络构建深度融合网络。本文的网络与他们的不同之处在于,每列使用相同的基础网络,并添加辅助路径和损失以进行正则化。

3D目标提议

与 2D 目标提议类似,3D 目标提议方法生成一小组 3D 候选框,以覆盖 3D 空间中的大部分对象。为此,3DOP[2015]在立体点云中设计了一些深度特征来对大量的3D候选框进行评分。 Mono3D [2016] 利用地平面先验并利用一些分割特征从单个图像生成 3D 建议。 3DOP 和 Mono3D 都使用手工创建的功能。 Deep Sliding Shapes [2016] 利用更强大的深度学习功能。然而,它在 3D 体素网格上运行,并使用计算成本高昂的 3D 卷积。本文提出了一种更有效的方法,引入点云的鸟瞰图表示并采用 2D 卷积来生成准确的 3D 建议。

MV3D

MV3D 网络采用 3D 点云的多视图表示和图像作为输入。它首先从鸟瞰图生成 3D 对象建议,并通过基于区域的表示深度融合多视图特征。融合的特征用于类别分类和定向 3D 框回归。

3D点云表示

现有工作通常将 3D LIDAR 点云编码为 3D 网格或前视图。虽然 3D 网格表示保留了点云的大部分原始信息,但它通常需要更复杂的计算来进行后续的特征提取。本文通过将 3D 点云投影到鸟瞰图和前视图来提出更紧凑的表示。下图直观地展示了点云表示。
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Bird’s Eye View Representation. 鸟瞰图表示由高度、强度和密度编码。将投影点云离散化为分辨率为 0.1m 的二维网格。对于每个单元,高度特征计算为单元中点的最大高度。为了编码更详细的高度信息,点云被平均划分为 M 个切片。为每个切片计算一个高度图,从而获得 M 个高度图。
将三维点云数据投影到该坐标系的XOY平面上,就是鸟瞰平面。这个平面可看作是一个2D栅格,论文中设置分辨率为0.1米。高度的定义:这里的高度特征不是简单的Z坐标,而是点相对于传感器的高度。因为在建模车辆时,通常将激光雷达安装在一个已知的高度位置,所以可以获得点相对于传感器的高度信息。最大高度:将点云投影到2D栅格后,每个格子内可能有多个点,此时取这些点中的最大高度值作为该格子的高度特征。之所以不直接取Z值,是因为点云是稀疏的,一个格子内可能没有点,所以需要取各个格子内的最大高度值来构成高度图。
切片:将整个点云的数据在Z轴上进行等间距切分,切分成M个部分。对每个切片中的点分别进行高度图的构建。也就是对每个切片中的点云投影到2D平面,计算每个栅格的最大高度值,形成一个高度图。所以对整个点云总共可以得到M个高度图。每个高度图反映了不同高度层次的信息。

强度特征是每个像素中具有最大高度的点的反射率值。点云密度表示每个单元中的点的数量。为了标准化特征,它的计算方式为 min(1.0, log(N+1) log(64) ),其中 N 是单元中的点数。请注意,强度和密度特征是针对整个点云计算的,而高度特征是针对 M 个切片计算的,因此鸟瞰图总共被编码为 (M+2) 通道特征。
Front View Representation. 前视图表示为鸟瞰图表示提供了补充信息。由于 LIDAR 点云非常稀疏,将其投影到图像平面会产生稀疏的 2D 点图。相反,将其投影到圆柱平面以生成密集的前视图图,如[Vehicle detection from 3d lidar using fully convolutional network]中所示。给定一个 3D 点 p = (x, y, z),其在前视图图中的坐标 pfv = (r, c) 可以使用以下公式计算:
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其中 Δθ 和 Δφ 分别是激光束的水平和垂直分辨率。本文用三通道特征(高度、距离和强度)对前视图图进行编码。
前视图就是将点云投影到一个与传感器视角一致的垂直平面,这里构造为一个半圆柱面。
高度:指点相对于激光雷达的高度值,通过点的Z坐标可以直接获得。
距离:指点到激光雷达的水平距离,可以通过点的X、Y坐标计算得到。
强度:指点的激光反射强度值,是激光雷达对每个点直接测量的属性。

3D提议网络

受到区域提议网络(RPN)的启发,该网络已成为最先进的 2D 对象检测器的关键组件,本文首先设计一个网络来生成 3D 对象提议。使用鸟瞰图作为输入。在 3D 物体检测中,鸟瞰图比前视图/图像平面有几个优点。首先,物体在投影到鸟瞰图时保留物理尺寸,因此具有较小的尺寸变化,而在前视图/图像平面中情况并非如此。其次,鸟瞰图中的物体占据不同的空间,从而避免了遮挡问题。第三,在道路场景中,由于物体通常位于地平面上并且垂直位置的变化较小,因此鸟瞰图位置对于获得准确的 3D 边界框更为重要。因此,使用明确的鸟瞰图作为输入使得 3D 位置预测更加可行。
给出鸟瞰图。网络从一组 3D 先验框生成 3D 框建议。每个 3D 框由 (x, y, z, l, w, h) 参数化,它们是 LIDAR 坐标系中 3D 框的中心和大小(以米为单位)。对于每个3D先验框,可以通过离散化(x,y,l,w)获得相应的鸟瞰锚点(xbv,ybv,lbv,wbv)。通过对训练集中的真实对象大小进行聚类来设计 N 个 3D 先验框。在汽车检测的情况下,先验框的(l,w)取{(3.9,1.6),(1.0,0.6)}中的值,高度h设置为1.56m。通过将鸟瞰图锚点旋转 90 度,获得 N = 4 个先验框。 (x,y)是鸟瞰图特征图中的变化位置,z可以根据相机高度和物体高度计算。本文在提案生成中不进行方向回归,而是将其留给下一个预测阶段。 3D 框的方向限制为 {0°, 90°},这接近大多数道路场景对象的实际方向。这种简化使得提案回归的训练变得更加容易。
离散化分辨率为0.1m,鸟瞰图中的目标框仅占据5∼40个像素。检测如此超小的物体对于深度网络来说仍然是一个难题。一种可能的解决方案是使用更高分辨率的输入,但这将需要更多的计算。本文选择特征图上采样。在提案网络的最后一个卷积层之后使用 2x 双线性上采样。在实现中,前端卷积仅进行三个池化操作,即 8 倍下采样。因此,结合 2x 反卷积,输入提案网络的特征图相对于鸟瞰图输入进行 4x 下采样。
本文通过回归到 t = (Δx,Δy,Δz,Δl,Δw,Δh) 来进行 3D 框回归,类似于 RPN。(Δx,Δy,Δz) 是通过锚点大小标准化的中心偏移,(Δl,Δw,Δh) 计算为 Δs = log sGT/Sanchor , s ∈ {l, w, h}。我们使用多任务损失来同时对对象/背景进行分类并进行 3D 框回归。特别是,本文使用类熵作为“objectness”损失,使用 Smooth L1 作为 3D 框回归损失。计算框回归损失时,背景锚点将被忽略。在训练过程中,计算锚点和地面真实鸟瞰图框之间的 IoU 重叠。如果锚点的重叠度高于 0.7,则该锚点被认为是正的;如果重叠度低于 0.5,则该锚点被认为是负的。之间有重叠的锚点将被忽略。
由于激光雷达点云稀疏,导致出现许多空锚点,因此在训练和测试期间删除所有空锚点以减少计算量。这可以通过计算点占用图上的积分图像来实现。
对于最后一个卷积特征图每个位置的每个非空锚点,网络生成一个 3D 框。为了减少冗余,在鸟瞰图框上应用非极大值抑制(NMS)。与[Deep sliding shapes for amodal 3d
object detection in rgb-d images-2016]不同,本文没有使用3D NMS,因为物体应该占据地平面上的不同空间。本文对 NMS 使用 IoU 阈值 0.7。训练时保留前 2000 个框,而在测试中,只使用 300 个框。

Region-based Fusion Network

本文设计了一个基于区域的融合网络,可以有效地结合多个视图的特征,联合对目标提案进行分类,并进行定向 3D 框回归。
Multi-View ROI Pooling. 由于来自不同视图/模态的特征通常具有不同的分辨率,因此对每个视图采用 ROI 池化 以获得相同长度的特征向量。根据生成的 3D 建议,可以将它们投影到 3D 空间中的任何视图。在本文的例子中,将它们投影到三个视图,即鸟瞰图 (BV)、前视图 (FV) 和图像平面 (RGB)。给定 3D 提案 p3D,通过以下方式获得每个视图的 ROI:
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其中T3D→v分别表示LIDAR坐标系到鸟瞰图、前视图和像平面的变换函数。给定每个视图前端网络的输入特征图 x,通过 ROI 池化获得固定长度的特征 fv:
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Deep Fusion. 为了结合来自不同特征的信息,先前的工作通常使用早融合或晚融合。受[Fractalnet-2016, Deeply-fused nets-2016]的启发,本文采用深度融合方法,分层融合多视图特征。本文的深度融合网络和早/晚融合网络的架构比较如下图所示。对于具有 L 层的网络,早融合在输入阶段结合了来自多个视图的特征 {fv}:
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{Hl, l = 1, · · · , L} 是特征转换函数,⊕ 是连接操作(例如,串联、求和)。相比之下,后融合使用单独的子网络来独立学习特征变换,并在预测阶段组合它们的输出:
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为了使不同视角的中间层特征之间有更多的交互,本文设计了以下深度融合过程:
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本文使用逐元素均值进行深度融合的连接操作,因为与 drop-path 训练相结合时它更加灵活。
Oriented 3D Box Regression. 考虑到多视图网络的融合特征,从 3D 提案回归到定向 3D 框。特别是,回归目标是 3D 框的 8 个角:t = (Δx0, · · · ,Δx7,Δy0, · · · ,Δy7,Δz0, · · · ,Δz7)。它们被编码为由提案框的对角线长度标准化的角偏移。尽管这样的 24-D 矢量表示在表示定向 3D 框时是多余的,但本文发现这种编码方法比中心和大小编码方法效果更好。请注意,本文的 3D 框回归与 [Deep sliding shapes for amodal 3d object detection in rgb-d images-2016] 不同,后者回归到轴对齐的 3D 框。在本文的模型中,可以根据预测的 3D 框角计算对象方向。本文使用多任务损失来联合预测对象类别和定向 3D 框。与提案网络中一样,类别损失使用交叉熵,3D 框损失使用smooth L1。在训练过程中,正/负 ROI 是根据新娘眼睛视图框的 IoU 重叠来确定的。如果鸟瞰图 IoU 重叠高于 0.5,则 3D 建议被认为是正的,否则被认为是负的。在推理过程中,在 3D 边界框回归后对 3D 框应用 NMS。将 3D 盒子投影到鸟瞰图上来计算它们的 IoU 重叠。使用0.05的IoU阈值来去除冗余框,这确保了鸟瞰图中物体不会占据相同的空间。
Network Regularization 本文采用两种方法来规范基于区域的融合网络:drop-path训练和辅助损失。对于每次迭代,以 50% 的概率随机选择进行全局 drop-path 或局部 drop-path。如果选择全局丢弃路径,本文以相等的概率从三个视图中选择一个视图。如果选择本地丢弃路径,则输入到每个连接节点的路径将以 50% 的概率随机丢弃。本文确保对于每个连接节点至少保留一个输入路径。为了进一步增强每个视图的表示能力,本文在网络中添加了辅助路径和损失。如下图所示,辅助路径与主网络具有相同的层数。辅助路径中的每一层与主网络中的相应层共享权重。使用相同的多任务损失,即分类损失加上 3D 框回归损失,来反向传播每个辅助路径。本文对包括辅助损失在内的所有损失进行同等加权。辅助路径在推理过程中被删除。
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贡献

在本文的多视图网络中,每个视图都具有相同的架构。基础网络建立在16层VGG网络的基础上,并进行了以下修改:

  • 通道减少到原来网络的一半
  • 为了处理超小物体,使用特征近似来获得高分辨率特征图。特别是,在将最后一个卷积特征图输入 3D Proposal Network 之前插入一个 2x 双线性上采样层。类似地,在 BV/FV/RGB 分支的 ROI 池化层之前插入 4x/4x/2x 上采样层。
  • 删除了原始 VGG 网络中的第四个池化操作,因此本文网络的卷积部分进行 8 倍下采样。
  • 在多视图融合网络中,除了原来的fc6和fc7层之外,还额外添加了一个全连接层fc8。

本文通过从在 ImageNet 上预训练的 VGG-16 网络中采样权重来初始化参数。尽管本文的网络有三个分支,但参数数量约为 VGG-16 网络的 75%。在 GeForce Titan X GPU 上,一张图像的网络推理时间约为 0.36 秒。
Input Representation. 对于 KITTI,它仅提供前视图(大约 90° 视野)中的对象的注释,本文使用 [0, 70.4] × [-40, 40] 米范围内的点云。当投影到图像平面时,本文还删除了图像边界之外的点。对于鸟瞰图,离散化分辨率设置为0.1m,因此鸟瞰图输入的尺寸为704×800。由于KITTI使用64光束Velodyne激光扫描仪,可以获得前视点的64×512地图。 RGB 图像被放大,使得最短尺寸为 500。
Training. 该网络以端到端的方式进行训练。对于每个小批量,使用 1 个图像并对 128 个 ROI 进行采样,大致将 25% 的 ROI 保留为正值。使用 SGD 训练网络,学习率为 0.001,迭代 10 万次。然后将学习率降低到 0.0001 并训练另外 20K 次迭代。

结论

本文提出了一种用于道路场景中 3D 目标检测的多视图感知融合模型。本文的模型利用激光雷达点云和图像。通过生成 3D 建议并将其投影到多个视图以进行特征提取来对齐不同的模式。提出了一种基于区域的融合网络来深度融合多视图信息并进行定向 3D 框回归。本文的方法在 KITTI 基准上的 3D 定位和 3D 检测任务上显着优于现有的基于 LIDAR 和基于图像的方法。与最先进的 2D 检测方法相比,从 3D 检测获得的 2D 框结果也显示出具有竞争力的性能。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-721503.html

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    2024年02月19日
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