CVPR 2020 | 港中文提出3D目标检测新框架DSGN

©PaperWeekly 原创 · 作者｜张承灏

学校｜中科院自动化所硕士生

研究方向｜双目深度估计

本文介绍的是香港中文大学贾佳亚团队在 CVPR 2020 上提出的 3D 目标检测新框架——深度立体几何网络（Deep Stereo Geometry Network，DSGN）。

通过构造一种可导的 3D 几何体来实现 3D 目标检测，从而减小了基于图像的方法和基于 LiDAR 的方法之间的鸿沟。这是第一个一阶段的，基于双目的 3D 目标检测器，在 KITTI 3D 目标检测榜单上超越以往基于双目的 3D 目标检测方法。

论文标题：DSGN: Deep Stereo Geometry Network for 3D Object Detection

论文地址：https://arxiv.org/abs/2001.03398

开源代码：https://github.com/chenyilun95/DSGN

背景

根据特征的表示方法不同，3D 目标检测器主要分为基于图像的 3D 检测器和基于 LiDAR 的 3D 检测器。

• 基于 LiRAD 的 3D 检测器：主要分为基于体素的方法和基于点云的方法；

• 基于图像的 3D 检测器：主要分为基于深度估计的方法和基于 3D 特征的方法；

由于 LiDAR 传感器能够捕捉准确的 3D 信息，因此基于 LiDAR 的 3D 检测器准确率较高。其不足之处在于 LiDAR 设备笨重且价格昂贵，得到是带有激光束的稀疏分辨率的数据。

相比之下，视频摄像机要便宜很多，并且能够产生更加稠密的分辨率。这种基于图像的方法通常依靠单目或者双目深度估计，但是准确率仍然无法与基于 LiDAR 的方法相媲美。

基于深度估计的方法将 3D 目标检测分为两步：深度估计和目标检测，这其中最大的挑战在于 2D 网络并不能提取到稳定的 3D 信息。

另一种方案是先利用深度估计产生中间伪点云，再利用基于 LiDAR 的 3D 目标检测方法。但是这种方法中的变换是不可导的，并且需要多个独立的网络，还容易出现失真现象。

DSGN 是一种基于双目深度估计的，端到端的 3D 目标检测框架，其核心在于通过空间变换将 2D 特征转换成有效的 3D 结构。论文的主要贡献如下：

• 为了弥补 2D 图像和 3D 空间的鸿沟，作者利用立体匹配构建平面扫描体（plane-sweep volume，PSV），并将其转换成 3D 几何体（3D geometric volume，3DGV），以便能够编码 3D 几何形状和语义信息。

• 作者设计了一个端到端的框架，以提取用于立体匹配的像素级特征和用于目标识别的高级特征。所提出的 DSGN 能同时估计场景深度并检测 3D 目标，从而实现多种实际应用。

• 作者提出的简单且完全可导的网络在 KITTI 排行榜上超越所有其他基于双目深度估计的 3D 目标检测器（AP 高出 10 个点）。

方法

上图展示了 DSGN 的整体框架图。将双目图像对 作为输入，利用权重共享的孪生网络提取特征，并构建一个平面扫描体（PSV），它可以学习逐像素的对应关系。

接着通过可导的 warping 操作，将 PSV 转换为 3D 几何体（3DGV），从而构建 3D 世界坐标系的 3D 几何特征。最后利用 3D 卷积网络作用于 3DGV 进行 3D 目标检测。

2.1 特征提取

作者借鉴 PSMNet [1] 的特征提取器作为深度估计和 3D 目标检测的共享特征提取网络。为了提取更多的高层次特征，并且减少计算量，主要进行了以下改动：

1. 将更多的计算从 conv_3 转到 conv_4 和 conv_5，比如从 conv_2 到 conv_5 的基本模块的通道数从 {3,16,3,3} 变成 {3,6,12,4}。

2. PSMNet 中的 SPP 模块增加了 conv_4 和 conv_5。

3. conv_1 的输出通道数和残差模块的输出通道数有所改变。

详细的网络结构可参考论文中的附录部分。

2.2 构建3DGV

论文的核心是如何构建带有 3D 几何特征的 3DGV，它是由 PSV 经过 warping 操作转换得到。3DGV 可以看做是 3D 世界坐标系的 3D 体素网格，它的大小是 ，分别沿摄像机视角的右方，下方和前方。每个体素的大小是 。

2.3 Plane-Sweep Volume

在双目立体匹配中，一对左右图像 用来构造基于视差的匹配代价体（cost volume），它计算了左右图像的像素点在水平方向上的位移是视差 的匹配代价。

根据基于 cost volume 的立体匹配方法，连接左右图特征构造 PSV，它的坐标表示为 ，其中 表示图像上在该位置的像素点， 表示垂直于图像平面的深度信息。那么 空间可以被称为相机坐标系。

之后利用 3D Hourglass 网络进行代价聚合。对于视差/深度估计，利用可导的 soft argmin 操作来计算所有概率为   的深度候选值的期望：

其中深度的候选值在间隔为 的预定义网格（即 ， ）内均匀采样。再利用 softmax 函数使得模型为每个像素点只选择一个深度值，从而完成深度估计。

2.4 3D Geometric Volume

有了照相机坐标，在已知摄像机内参的情况下，可以利用相机投影矩阵 实现从世界坐标系到相机坐标系的转换。假设世界坐标系表示为 ，而前面的相机坐标表示为 ，经典的转换方法是从世界坐标系到相机坐标系：

而现在PSV的最后一层特征作为已知的相机坐标系，要想得到世界坐标系，因此需要使用相机投影矩阵的逆矩阵 。

其中 和 分别是水平方向和竖直方向的焦距， 和 是相机位姿参数。该操作是完全可导的，可以利用三线性差值的 warp 操作实现。

2.5 3D目标检测器

对于 3D 目标检测网络部分，作者借鉴 anchor-free 的方法 FCOS [2] 中的centerness思想，设计了一种基于距离的策略来分配目标，同时也继续保持anchor。

具体来说，令 3DGV 中的特征图大小为 ，经过逐步下采样操作，得到用于鸟瞰视角的特征图 ，其大小为 。

对于 中的每一个位置 ，放置几个不同方向和大小的anchor。假设anchors用 表示，而GT目标框用 表示，那么它们的位置，预设大小和方向定义如下：

• Anchors：

• GT：

• 预测值：

其中 是 anchor 方向的数量， 是每个参数学习的偏置。

沿用 FCOS 中的 centerness 思想，作者利用 anchor 和 GT 在 8 个角上的坐标距离作为目标分配的策略：

将与 GT 最近的 N 个样本作为正样本，其中 ， 是 GT 中体素的个数，而 用来调整正样本的个数。最终的 centerness 定义如下：

其中的范数表示最小-最大归一化。

2.6 多任务训练

DSGN 的整个网络同时进行双目深度估计和 3D 目标检测，因此是一个多任务训练过程，整体 loss 如下：

对于深度估计，采用 smooth L1 loss， 是 GT 中的有效像素点，

对于 3D 目标检测的分类任务，采用 focal loss 避免样本不平衡的缺陷， 是正样本的个数，对于 centerness 采用 BCE loss。

对于 3D 目标检测的回归任务，采用 smooth L1 loss 进行回归，

实验

作者在 KITTI 3D 目标检测数据集上进行实验评测，该数据集包含 7481 张训练图像对和 7518 张测试图像对，分为 Car, Pedestrian 和 Cyclist 三种类型。下面是在测试集上的主要结果：

从表中可以看出，对于 3D 和 BEV（Bird's Eye View）目标检测，DSGN 超越了所有基于图像的 3D 目标检测器；在 2D 检测上，也仅仅比 3DOP 要差一点。

值得一提的是，DSGN 首次得到了与基于 LiDAR 的目标检测器 MV3D 相当的准确率，该结果证明至少在低速自动驾驶条件下是有应用前景的。这些都验证了 3DGV 的有效性，表明 3DGV 构建了 2D 图像和 3D 空间的桥梁。

作者将训练集分成一半训练集，一半验证集进行消融分析，下面是消融实验的结果：

从上表中可以得到以下几个结论：

• 点云的监督是很重要的。有点云监督的结果要大大优于没有监督的情况。

• 在有点云监督的情况下，基于双目的方法要远远优于基于单目的方法。再次证明仅仅有 3D 检测框的监督信息是不充分的，基于双目的深度信息对于 3D 检测相当重要。

• PSV 对于 3D 结构是一种更合适的特征表示。PSCV 相比于 CV 的不同在于从相机坐标系到世界坐标系的转换，对于 3D 检测 AP 从 45.89 提升到 54.27。

• PSV 作为一种中间编码方式能更有效地包含深度信息，因为它是深度估计网络的中间特征。

讨论和总结

Stereo RCNN [3] 是 CVPR 2019 的 3D 目标检测器，它是通过扩展 Faster RCNN，以双目图像作为输入的端到端 3D 检测器。我们可以通过比较 DSGN 和 Stereo RCNN 的不同之处来更好的理解 DSGN。

• DSGN 是 one-stage 的目标检测器，而 Stereo RCNN 是 two-stage 的。

• DSGN 利用了深度点云信息作为深度估计网络的监督，从而实现深度估计和3D目标检测的多任务学习，而 Stereo RCNN 仅有 3D 检测框的监督信息。这种点云监督信息使得DSGN中的 PSV 成为更好的特征表示，这可能是 DSGN 性能大大提升的根本所在。

• 从目标检测的角度看，二者都采用了 anchor，不过 DSGN 借鉴了 anchor-free 的 centerness 思想，使得检测性能更优。

参考文献

[1] Jia-Ren Chang and Yong-Sheng Chen. Pyramid stereo matching network. In CVPR, pages 5410–5418, 2018. 

[2] Zhi Tian, Chunhua Shen, Hao Chen, and Tong He. Fcos: Fully convolutional one-stage object detection. 2019. 

[3] Peiliang Li, Xiaozhi Chen, and Shaojie Shen. Stereo r-cnn based 3d object detection for autonomous driving. In CVPR, pages 7644–7652, 2019.

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