TransFusion论文笔记

论文名称：TransFusion: Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.11496v1.pdf
代码链接：https://github.com/xuyangbai/transfusion

1 引言

图1

如图1所示，左图是照明较差的例子，右图是由于点云的稀疏性，使得用相机参数进行hard-association的融合方式浪费了许多图像特征，同时对相机参数很敏感，因为投影点可能由于较小的校准误差而落在物体外部。
针对以上问题，论文提出了一种基于注意力的对齐和融合方式，对图像退化和标定矩阵具有鲁棒性。
三个创新点：

• soft-association mechanism（用注意力机制SMCA对齐和融合）
• image-guided query initialization strategy（用图像引导object queries初始化）
• transformer-based LiDAR-camera fusion model

2 方法

图2. TransFusion 流程图

TransFusion 的流程如图2所示，重点是融合方法：给定 LiDAR BEV 特征和图像特征，tranformer 检测头利用 LiDAR 信息，结合初始化的object queries进行第一次预测，得到初始预测initial predictions，然后将object queries和对应的图像特征融合，得到融合特征。

2.1 初始化Query

每个object query包含了query position和query feature，分别包含物体位置信息和边界框信息。

2.1.1 Input-dependent

提出了基于中心热力图初始化object queries的方法，使其与输入相关，从而具有更好的先验信息，只需要 1层 transformer decoder 就能达到好的效果，加快了收敛速度。假设 LiDAR BEV 特征为 $F_L\in {\mathbb{R}}^{X\times Y\times d}$，则初始化步骤如下：

• 基于 BEV 特征预测中心热力图 $\hat{S}\in {\mathbb{R}}^{X\times Y\times K}$，其中 $X,Y$ 是 BEV 特征的尺度，$K$ 是类别数。
• 对所有类别，每个8连通区域只保留一个最大值，然后选出前 N 个分数最高的，作为候选位置，表示该位置存在物体，并包含对应的类别，记为 ${\hat{S}}_{i,j,k}$（位置 $i,j$，属于第 $k$ 类），每个候选位置用于初始化位置编码query positions，对应 BEV 特征作为初始query features。因此，初始的 queries 会接近可能存在的物体中心，所以能减少 decoder 层。

2.1.2 Category-aware

与2D平面不同，BEV 平面中同类物体尺度很接近，这个性质有利于进行多类别检测，所以对于每个 ${\hat{S}}_{i,j,k}$，先用 one-hot 类别向量通过线性层映射得到 ${\mathbb{R}}^d$ 向量（category embedding），再把 ${\hat{S}}_{i,j,k}$对应的query feature 和 category embedding按元素相加，得到 category-aware query features。

2.2 Transformer Decoder and FFN

图3. Transformer decoder

decoder 的设计与 DETR 中一致，如图3所示，左图用于第一次预测，右图用于模态融合。
第一个解码器层：
query position通过MLP 编码为 $d$ 维向量，作为位置编码，然后与query feature按元素相加。queries 最终通过解码器和FFN，得到3D边界框和类别。与CenterPoint一样，FFN预测的是相对于queries 的中心偏移量 ${\delta }_x,{\delta }_y$、边界框高 $z$、尺度 $log(l),log(w),log(h)$、航向角 $sin(\alpha ),\cos (\alpha )$、速度 $v_x,v_y$，同时为 $K$ 类预测概率 $\hat{p}\in [0,1{]}^K$，每部分的参数都是由1x1卷积计算得到。最终输出：$\{{\hat{b}}_t,{\hat{p}}_t{\}}_t^N$，${\hat{b}}_t$ 是第 $i$ 个 query 对应的预测边界框，${\hat{p}}_t$ 是对应的类别。
在第一个解码器层后加FFN，进行监督学习，是使用了使用了辅助损失函数。注意，除了2.5节的方法，目前为止还没使用到图像。

2.3 LiDAR-Camera Fusion

2.3.1 图像特征

point-fusion 的方法中，由于点云的稀疏，融合时会导致损失大量图像语义信息，所以论文在图像像素和点云之间使用soft association，保留了所有图像特征 $F_C\in R^{N_v\times H\times W\times d}$，作为memory bank，$N_v$ 是视角个数。

2.3.2 用SMCA进行融合

使用cross-attention机制，建立soft association，使得网络能够自适应地决定需要从图像中获取哪些信息。首先用第一次预测结果和相机矩阵找到 object queries 所在的图像，然后在对应的图像特征和 object queries 做cross attention。由于点云和图像特征来自不同的domain，要使得queries 落在与3D边界框相关的图像区域，需要很长的收敛时间，所以论文设计了spatially modulated cross attention (SMCA)模块。
实现方法是通过生成一个weight mask$M$，按元素乘以 cross-attention map，使得每个query 只关注3D投影在图像平面的2D边界框区域。$M$生成方法如下：
$$M_{ij}=exp(-\frac{(i-c_x{)}^2+(j-c_y{)}^2}{\sigma r^2})$$
其中 $(i,j)$ 是位置索引，$(c_x,c_y)$ 是2D中心，由3D中心投影到图像平面得到，$r$ 是3D边界框投影的最小外切圆的半径，$\sigma$ 是调整高斯分布宽度的超参数。

2.4 标签分配和损失函数

与DETR 中相同，使用二分图匹配进行正样本匹配，匹配损失如下：
$$C_{match}={\lambda }_1{L}_{cls}(p,\hat{p})+{\lambda }_2{L}_{reg}(b,\widehat{b)}+{\lambda }_3{L}_{iou}(b,\hat{b})$$
其中 $L_{cls}$ 用二元交叉熵损失，$L_{reg}$ 在预测的BEV中心和 ground truth 中心用L1损失（都归一化到$[0,1]$），$L_{iou}$ 是预测框和真实框的IoU损失。未匹配到的预测框则为负样本。
给定所有样本，分类损失用 focal loss，回归损失用 L1 loss（只对正样本），热力图损失用 CenterPoint 中的 penalty-reduced focal loss，总损失是三部分的加权和，两个解码器层的标签分配策略和损失函数一致。

2.5 Image-Guided Query Initialization

图4. 用两种模态信息初始化query

加入图像信息初始化query，能进一步提高检测小物体的能力。 首先将图像特征 $F_C\in R^{N_v\times H\times W\times d}$ 映射到 BEV 平面，再与 BEV 特征 $F_L$ 做 cross-attention，得到 LiDAR-camera BEV 特征 $F_{LC}$。具体如下：
如图4所示，将多视角的图像特征（图中只画了一个）在高度维度压缩，作为$K,V$序列，与 LiDAR BEV 特征做 cross-attention，得到 $F_{LC}$，之后与2.1节类似，预测热力图，再与只用 LiDAR 得到的热力图 $\hat{S}$ 取平均，得到最终的热力图 ${\hat{S}}_{LC}$，用 ${\hat{S}}_{LC}$ 选择和初始化 object queries。使用更先进的将图像特征映射到BEV平面的方法可能可以提高性能。

3 实验

2D骨干网络用 DLA34，3D骨干网络用 VoxelNet。