1. PETRPETR网络结构如下主要包括image-backbone3D Coordinates Generator3D Position Encodertransformer Decoder四个模块。把 N 个视角的图像输入到骨干网络中以提取 2D 多视图特征。在 3D 坐标生成器中首先将相机视锥体空间离散化为 3D 网格。然后通过相机参数对网格的坐标进行变换并生成 3D 世界空间中的坐标。3D 坐标与 2D 多视图特征一起被输入到 3D 位置编码器生成 3D 位置感知特征。3D 特征进一步被输入到 Transformer 解码器中并与从查询生成器生成的对象查询进行交互。更新后的对象查询用于预测对象类别以及 3D 边界框。1.1. Images Backbone采用 resnet 或者 vovNet下面的x表示concatenate1.2. 3D Coordinates Generator坐标生成跟ISS类似假设一系列深度值再有相机内存进行坐标转换1.3. 3D Position Encoder将多视图2D图像特征输入到1×1卷积层以进行降维。这个由三维坐标生成器生成的三维坐标被转换为通过多层感知的3D位置嵌入。3D位置嵌入与同一视图的2D图像特征相加生成3D位置感知功能。最后3D位置感知特征被展平并且用作变换器解码器的输入。这里2D部分是经过三角函数编码后与3DpositionEmb相加作为K原始的image feature作为 V 输入transformer Decoder。1.4. Transformer DecoderDET Query Generator为了缓解在3D场景中的收敛困难类似于Anchor DETR我们首先在均匀分布的3D世界空间中初始化一组可学习的锚点从0到1。然后将3D锚点的坐标输入到小MLP具有两个线性层的网络并生成初始对象查询Q0。在我们的实践中在三维空间中使用锚点可以保证收敛在采用DETR中的设置或生成锚点的同时在BEV空间中不能实现令人满意的检测性能。1.5. Head and Loss检测头主要包含用于分类和回归的两个分支。来自解码器的更新后的对象查询被输入到检测头以预测对象类别的概率以及 3D 边界框。请注意回归分支相对于锚点的坐标预测相对偏移量。为了与 DETR3D 进行公平比较我们在分类中也采用了焦点损失在 3D 边界框回归中采用了 L1 损失。令 y (c, b) 和分别表示真实值和预测值的集合。匈牙利算法用于在真实值和预测值之间进行标签分配。假设 σ 是最优分配函数那么 3D 对象检测的损失可以总结为这里表示分类的焦点损失是回归的 L1 损失。是一个超参数用于平衡不同的损失。1.6. 实验训练资源如下代码执行图可视化效果时延测试extract_feat_time0.0166positional_encod_time0.0150transformer_time0.0074fnn_time0.0031get_bboxes_time0.00152. PETRv2PETRv2的整体框图如下与PETR不同的地方在于加入了时序模块分割头以及改变了 3D Position Encoder。2.1. Temporal Modeling对于某一个 view 的相机来说t时刻和t-1时刻构建的视锥模型坐标值是一模一样的通过内外参变换到 lidar/ego 坐标系后的值也是一模一样的。但是不管从哪个坐标系来说如果自车运动上一时刻的坐标和当前时刻的坐标一定是不同的因此需要进行坐标对齐。全局坐标系作为一个桥梁可以很好的将t时刻和t-1时刻进行连接。本文以lidar坐标系为基础进行计算。t-1时刻到t时刻坐标的变换就是将t-1时刻的坐标从lidar坐标系变到ego坐标系再到global坐标系固定不变再从global坐标系到t时刻的ego坐标系再到t时刻lidar坐标系这就完成了t-1时刻lidar坐标系坐标到t时刻lidar坐标系坐标的变换。公式2中表示的就是在t-1时刻的lidar坐标系中的坐标变换到t时刻的lidar坐标系中的坐标。左侧的P就是t-1时刻的lidar坐标系中的坐标在t时刻lidar坐标系中的坐标值。t时刻的lidar坐标系和t-1时刻的lidar坐标系是不同的是变化了的所以需要一个不会变化的global坐标系作为桥梁。3D坐标在对齐之后前后帧直接cat起来同时前后帧的2D特征也直接cat起来。个人感觉可以这样理解对于一个视锥模型 (D*4, H, W)变换到lidar坐标系后也是这样的tensor结构也就是空间上看还是这样一个视椎体。前后帧如果单独来看没有区别数值都是一样的。但是在对t-1时刻的坐标进行变换后这些坐标的值发生了变化但是tensor结构没有发生变化依旧是 (D*4, H, W)那么对于H, W的某个位置x和y来说t时刻是一条射线上的若干点坐标t-1时刻变换到t时刻同样的位置x和y处是上一时刻的一一对应的坐标这表示的就是坐标的变化这条射线上每个点在内坐标的变化。而2D特征的cat就是t时刻和t-1时刻特征的组合用来增强特征表达。2.2. Multi-task Learning不同的任务使用task-specific的queriesanchor points的选择不同。3d目标检测的检测头和PETR中是一样的learnable anchors通过mlp形成queries。分割是把高分辨率的bev map分成小的patch每个query负责一个特定的patch比如bev map中左上25*25像素的patch。在bev空间中使用固定的anchor points初始化queries然后通过一个2层的MLP生成seg queries这些queries在decoder中不断更新最后输入到分割头和CVT中的decoder相似预测最终的分割结果。车道线的表达使用的是一系列的3D坐标比如在深度方向(y)上均匀采样100个点每条车道线如果在y上的某个点可见就有相对应的x和z值如果不可见就不关注说明这个y值的地方没有车道线一般可见性都是连续的某一段y值区域连续可见有对应的x和z这样通过散点的形式表示一条线。定义anchor lane平行于y轴选择anchor points生成lane quereis最后预测类别相对于anchor lane的x和z轴的offsets和每个位置的可见性。3. StreamPETRStreamPETR的总体架构。内存队列存储历史对象查询。在Propagation Transformer中最近的对象查询依次与历史查询和当前图像特征交互以获得时间和空间信息。输出查询被进一步用于生成检测结果并且前K个非背景目标查询被推送到存储器队列中。通过存储器队列的循环更新长期时间信息被逐帧传播。3.1. Propagation Transformer模块Propagation Transformer 和 MLN 的细节。在PT中object查询与混合查询和图像特征进行迭代交互。运动感知层规范化对运动属性进行编码姿态、时间戳、速度并隐式地执行补偿。不同色调的矩形象征着来自不同帧灰色矩形表示当前帧的初始化查询虚线矩形对应于背景查询。3.2. Hybrid AttentionHybrid Attention在这里用于取代原生的self-attention。首先它起到self-attention的作用对于当前帧的重复框进行抑制。其次当前帧的object query还需要和历史帧object query做类似cross attention操作进行时序的交互。由于hybrid queries远小于cross attention中 image token 的数量因此所带来的额外计算量可以忽略不计。此外历史object query也会传递到当前帧为当前帧提供更好的初始化 (propagate query)。参考文献https://zhuanlan.zhihu.com/p/660293688https://zhuanlan.zhihu.com/p/689481109PETRv2: A Unified Framework for 3D Perception from Multi-Camera ImagesPETR: Position Embedding Transformation for Multi-View 3D Object Detection
