CVPR 2022 | 室外多模态3D目标检测（DeepFusion）

作者丨花椒壳壳@知乎

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/485587275

编辑丨3D视觉工坊

论文标题：DeepFusion: Lidar-Camera Deep Fusion for Multi-Modal 3D Object Detection

作者单位：约翰霍普金斯大学，谷歌

论文：https://arxiv.org/abs/2203.08195v1

代码：https://github.com/tensorflow/lingvo/tree/master/lingvo

动机：目前多模态方法只是简单地用相机特征装饰原始激光雷达点云（图像特征提取后拼到对应的原始点云上），并将它们直接输入现有的3D检测模型，但我们的研究表明，融合相机特征与深激光雷达特征，而不是原始点，可以获得更好的性能。融合特征的话就要考虑到特征对齐的问题，还有多模态中普遍存在的数据增广问题。分别提出了LearnableAlign和InverseAug解决特征融合时候对齐（权重）和数据增广后的物理对齐。

1. DeepFusion

1.1. Deep Feature Fusion Pipeline

如上图所示，PointPainting等工作使用一个训练好的检测器或者分割模型作为Img的特征提取器。比如PointPainting采用的Deeplabv3+，生成逐像素分割标签作为相机特征。然后，利用提取的相机特征装饰原始激光雷达点。最后，将相机特征装饰的激光雷达点输入到三维点云目标检测框架中。

由于以下原因，上述架构是可以改进的。首先，相机的特征被输入到几个专门设计用于处理点云数据的模块中。例如，如果采用PointPillars作为3D检测框架，则需要将相机特征与原始点云一起进行体素化，构建鸟瞰图伪图像。然而，体素化模块并不是为处理相机信息而设计的。其次，相机特征提取器是从其他独立任务(如二维检测或分割)中学习来的，这可能会导致(1)域间隙，(2)标注工作，(3)额外的计算成本，更重要的是，(4)次优特征提取，因为特征是启发式选择的，而不是端到端学习的方式。

为了解决上述两个问题，我们提出了一个深度特征融合管道。为了解决第一个问题，我们融合了相机和激光雷达更深维度特征，而不是在输入级装饰原始激光雷达点，这样相机信号就不会经过为点云设计的模块。对于第二个问题，我们使用卷积层提取相机特征，并将这些卷积层与网络的其他组件端到端进行训练。综上所述，我们提出的深度特征融合管道如下图所示。

激光雷达点云被输入现有的激光雷达特征提取器(例如，Pillar Feature Net from PointPillars)获取激光雷达特征(例如，来自PointPillars[16]的pseudo image);将摄像机图像送入2D图像特征提取器(如ResNet)获取摄像机特征;然后，将摄像机特征与激光雷达特征融合;最后，将所选激光雷达检测框架的剩余分量(如Pointpillars中的Backbone和detection Head)进行融合特征处理，得到检测结果。

与之前的设计相比，我们的方法有两个优点:(1)高分辨率的相机功能，具有丰富的上下文信息，不需要错误的体素化，然后从透视视图转换为鸟瞰视图。(2)通过端到端训练，减轻了域差距和标注问题，可以获得更好的相机特征。然而，其缺点也很明显:与输入级装饰相比，将相机功能与激光雷达信号对齐在深层次特征层面上变得不那么直接。例如，两种模式的异质数据增强导致的不准确对齐可能会对融合阶段构成潜在的挑战。在1.2节中，我们验证了不对准确实会损害检测模型，并在1.3节提供了我们的解决方案。

1.2. Impact of Alignment Quality

为了定量评估特征对齐对深度特征融合的影响，我们在训练期间禁用所有其他数据增强，但只将RandomRotation的量级扭曲到我们深度融合管道的激光雷达点云上。更多实验设置的细节可以在补充材料中找到。增加激光雷达点云，但保持相机图像不变，转角越大，对齐效果越差。如表1所示，多模态融合的提高随着旋转角度的增大而减小。例如，当不应用增强时(最大旋转度= 0◦)，改进是最显著的(+2.6 AP);当最大旋转45◦，只有观察到+0.4 AP增益。基于这些观察，我们得出结论，对齐是关键的深度特征融合，如果对齐不准确，从相机输入的好处变得很小。

1.3. Boosting Alignment Quality

鉴于深度特征对齐的重要性，我们提出了两种技术，InverseAug和LearnableAlign，以有效地将两种模式的深度特征对齐。

InverseAug （针对数据增广）

为了在现有的基准上获得最好的性能，大多数方法都需要强大的数据增强，因为训练通常属于过拟合场景。从表1可以看出数据增强的重要性，在表1中，通过数据增广，single-modal中精度可以提高5个点。此外，Cheng et al.[5]也提出了数据增强对训练的重要性三维物体检测模型。然而，数据增强的必要性给我们的深度融合计划带来了不小的挑战。具体来说，来自两种模式的数据通常会使用不同的增强策略进行增强(例如，3D点云沿着z轴旋转，而2D图像则随机翻转)，这使得对齐具有挑战性。

为了解决几何相关数据增加引起的对齐问题，我们提出了InverseAug，如下图所示：

InverseAug

应用于点云数据增加之后,给定一个数据增强后的3d关键点(这可以是任意三维坐标,如激光雷达点、体素中心等),增强相应的相机功能不能位于2d空间通过使用原始激光雷达和摄像机参数。仅使用原始的激光雷达和相机参数无法在二维空间中定位相应的相机特性。为了使定位可行，当应用与几何相关的数据增广时，InverseAug首先保存了增强参数（比如旋转角），融合的时候，它会反转所有的数据来得到3D关键点的原始坐标（c），然后在相机空间中找到相应的2D坐标。请注意，我们的方法是通用的，因为它可以对齐不同类型的关键点(例如体素中心)，尽管为了简单起见，我们在图2中只采用了激光雷达点，而且它还可以处理两种模式都被增强的情况。而现有的融合方法，如pointaugmentation[36]，只能对增强前的数据进行处理。最后，我们在图3 (b)中展示了InverseAug提高对齐质量的一个例子。

LearnableAlign 比如使用体素方法，特征对齐融合的时候，一个体素对应的是一个像素块，这个时候如何进行对齐。一个简单的方法是平均所有像素对应于给定的体素。然而，从直观上看，并由我们的可视化结果支持，这些像素并不同等重要，因为来自激光雷达深度特征的信息不平等地对准每个相机像素。例如，一些像素可能包含检测的关键信息，如要检测的目标对象，而另一些可能信息较少，包括背景，如道路、植物、遮挡器等。

为了更好地将来自激光雷达特征的信息与最相关的相机特征相匹配，我们介绍LearnableAlign，它利用交叉注意机制来动态地捕获两个模式之间的相关性，如图1所示

具体来说，输入包含一个体素，以及它所对应的N个像素特征。LearnableAlign使用三个全连接层分别将体素转换为查询ql，将相机功能转换为键kc和值vc。然后就是注意力机制，通过softmax算子归一化，将注意力矩阵用于对包含摄像机信息的值vc进行加权和聚合。聚合后的相机信息被一个全连接层处理，最后与原始的激光雷达特征连接。输出最终被输入任何标准的3D检测框架。

2. Experiments

略

总结：感觉做了好多实验。。。。看这篇论文的时候感觉也没什么东西，一个数据增强的方法，很直观，就是记住点云是怎么变得，融合图像特征的时候把点云变回去找相对于的图像特征，激光雷达和相机外参上再乘上一个数据增广变换矩阵。融合特征对齐是一个注意力机制自适应特征融合的方法。看到实验部分我是真的惊了哈哈哈哈，好扎实！学到了！

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