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0. 概述
本文的BEVCar模型是基于环视图像和雷达融合的BEV目标检测和地图分割模型#xff0c;如图所示。模型的图像分支利用可变形注意力#xff0c;将图像特征提升到BEV空间中#xff0c;其中雷达数据用于初始化查询…原文链接https://arxiv.org/abs/2403.11761
0. 概述
本文的BEVCar模型是基于环视图像和雷达融合的BEV目标检测和地图分割模型如图所示。模型的图像分支利用可变形注意力将图像特征提升到BEV空间中其中雷达数据用于初始化查询。然后使用交叉注意力融合图像和雷达特征。最后降低空间分辨率并使用多类分类头进行BEV分割车辆、地图。
1. 传感器数据编码
摄像头使用冻结的DINOv2 ViT-B/14可学权重的ViT适应器输出多尺度图像特征。
雷达类似SparseFusion3D本文使用的雷达点原始特征包括3D位置 ( x , y , z ) (x,y,z) (x,y,z)未补偿的速度 ( v x , v y ) (v_x,v_y) (vx,vy)和RCS值捕捉表面的可检测程度。将点云体素化后输入下图所示的特征编码模块FCN表示全连接层其结构与PointNet类似。最后将体素特征表达输入体素编码器压缩高度得到雷达BEV特征 f r a d f_{rad} frad。
2. 图像特征提升
受BEVFormer启发本文在可变形注意力的基础上提出使用稀疏雷达点来初始化查询。
查询初始化即利用雷达的3D信息初步地将图像特征提升到BEV。首先初始化以前视相机为中心的3D体素将每个体素与一个或两个视图关联然后根据射线投射将图像特征提升到3D关联多个视图的体素其特征取平均。 注此步骤与LSS的方法不同因其考虑了每个像素的大小如图射线经过区域的部分相邻区域也被标记为同一颜色。因此实际上该方法更接近Simple-BEV其中双线性采样被替换为最近邻采样。 最后使用 1 × 1 1\times 1 1×1卷积压缩高度得到 X × Y × F X\times Y\times F X×Y×F的特征。然后使用雷达指导的可变形注意力得到 X × Y × F X\times Y\times F X×Y×F的初始化查询 Q i m g L Q_{img}^L QimgL。 提升将初始化查询 Q i m g L Q_{img}^L QimgL与可学习位置编码 Q p o s L Q_{pos}^L QposL和可学习查询 Q b e v L Q_{bev}^L QbevL求和得到 Q L Q^L QL再使用可变形注意力从图像进行特征采样得到最终的图像BEV特征。 此处可变形注意力的查询参考点如何确定文中提到再次建立 X × Y × Z X\times Y\times Z X×Y×Z的体素空间是否同一BEV位置、不同高度的体素对应的查询均相同为对应的BEV查询而参考点为体素在图像上的投影 3. 传感器融合
类似TransFusion本文查询雷达点周围的图像特征并使用可变形注意力提取特征。本文将 f r a d f_{rad} frad可学习位置编码 Q p o s F Q_{pos}^F QposF和可学习BEV查询 Q b e v F Q_{bev}^F QbevF求和得到 Q F Q^F QF然后将图像特征作为交叉注意力的键与值并将输出送入BEV编码器。
4. BEV分割头
本文为多类BEV分割使用单一任务头。具体来说使用卷积网络输出1个物体类别和 M M M个地图元素类别输出的大小为 ( M 1 ) × X × Y (M1)\times X\times Y (M1)×X×Y注意一个像素可以同时属于多种类别。
目标检测本文考虑所有车辆。使用二元交叉熵损失监督 L B C E − 1 N ∑ i 1 N log ( p i , t ) L_{BCE}-\frac1N\sum_{i1}^N\log(p_{i,t}) LBCE−N1i1∑Nlog(pi,t)
其中 p i , t { p i 若 y i 1 1 − p i 否则 p_{i,t}\begin{cases}p_i若y_i1\\1-p_i否则\end{cases} pi,t{pi1−pi若yi1否则 y i ∈ { 0 , 1 } y_i\in\{0,1\} yi∈{0,1}表示像素 i i i是否属于车辆类别 p i p_i pi为预测 y i 1 y_i1 yi1的概率。
地图分割本文使用 α \alpha α平衡的多类别focal损失 F F O C ∑ c 1 C − 1 N ∑ i 1 N α i , t ( 1 − p i , t ) γ log ( p i , t ) F_{FOC}\sum_{c1}^C-\frac1N\sum_{i1}^N\alpha_{i,t}(1-p_{i,t})^\gamma\log(p_{i,t}) FFOCc1∑C−N1i1∑Nαi,t(1−pi,t)γlog(pi,t)
其中 c c c为语义类别编号 γ \gamma γ为区分简单/困难样本的聚焦参数。 α i , t \alpha_{i,t} αi,t类似 p i , t p_{i,t} pi,t的定义 α i , t { α 若 y i 1 1 − α 否则 \alpha_{i,t}\begin{cases}\alpha若y_i1\\1-\alpha否则\end{cases} αi,t{α1−α若yi1否则
其中 α \alpha α处理前景/背景的不平衡性。
