⌈ 传知代码 ⌋ 使用稀疏查询进行3D目标检测

news2024/9/23 17:48:33

💛前情提要💛

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📌导航小助手📌

💡本章重点
🍞一. 概述
🍞二. 方法
🍞三.演示效果
🍞四.核心逻辑
🫓总结

💡本章重点

使用稀疏查询进行3D目标检测

🍞一. 概述

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SparseBEV是一个基于查询的单阶段检测器，具有L个解码器层。SparseBEV首先使用图像主干和FPN结构逐帧处理输入的多摄像机视频。之后，在BEV空间中初始化一组稀疏支柱查询，并通过自适应自注意力进行聚合。这些查询通过自适应时空采样和自适应混合与图像特征交互，以进行3D目标检测。

🍞二. 方法

尺度自适应自我注意力机制

基于密集BEV的方法通常使用BEV编码器来对多尺度BEV特征进行编码，然而，由于SparseBEV没有明确的构建BEV特征，如何在BEV空间中聚合多尺度特征仍然是一个挑战。

在这项工作中，SparseBEV认为自注意可以发挥BEV编码器的作用，因为查询是在BEV空间中定义的。因此，SparseBEV提出了尺度自适应自注意（SASA），它在查询的指导下学习适当的感受域。

在这里插入图片描述
注意力机制不仅考虑查询特征之间的相似性，还考虑它们之间的距离，公式如下：

在这里插入图片描述
自适应时空采样

对于每一帧，SparseBEV使用线性层从查询特征自适应地生成一组采样偏移量，这些偏移被转换为基于查询支柱的3D采样点。

在这里插入图片描述
与BEVFormer的可变形注意力相比，SparseBEV的采样点对查询柱和查询特征都具有自适应性，从而更好地覆盖不同大小的对象。此外，这些点不限于查询，因为SparseBEV不限制采样偏移的范围。

接下来，SparseBEV根据运动扭曲采样点来执行时间对齐。在自动驾驶中，有两种运动，一种是自我运动，一种是对象运动。自车运动描述汽车在环境中行驶时从自身角度的运动，而对象运动是指环境中其他物体在自动驾驶汽车周围移动时的运动。

处理对象运动

在自动驾驶中，瞬时速度可以等于短时间窗口内的平均速度，因此，SparseBEV使用查询中的速度矢量，自适应地将采样点扭曲到以前的时间戳。

在这里插入图片描述
处理自车运动

接下来，我们SparseBEV数据集提供的自我姿态对采样点进行扭曲。首先将点变换到全局坐标系，然后变换到帧t的局部坐标系。

在这里插入图片描述

🍞三.演示效果

在这里插入图片描述

🍞四.核心逻辑

前向过程

    def forward(self, mlvl_feats,img_metas):
        # 类似于DAB-DETR，其中查询被显式表示为最终的结果，所以可以直接进行细化处理,采用同样的操作，所以属于静态
        query_bbox = self.init_query_bbox.weight.clone()  # [Q, 10] 
        #query_bbox[..., :3] = query_bbox[..., :3].sigmoid()
        
        # query denoising
        B = mlvl_feats[0].shape[0] 
        # BEV中都是在头部就使用了prepare_dn的形式，头部就完成了所有的事情，包括预测的结果，query其中是包含噪声的情况
        query_bbox, query_feat, attn_mask, mask_dict = self.prepare_for_dn_input(B, query_bbox, self.label_enc, img_metas)
        
        cls_scores, bbox_preds = self.transformer(
                query_bbox,
                query_feat,
                mlvl_feats,
                attn_mask=attn_mask,
                img_metas=img_metas,
            )
        # 将边界框重新转换为现实坐标中
        bbox_preds[..., 0] = bbox_preds[..., 0] * (self.pc_range[3] - self.pc_range[0]) + self.pc_range[0]
        bbox_preds[..., 1] = bbox_preds[..., 1] * (self.pc_range[4] - self.pc_range[1]) + self.pc_range[1]
        bbox_preds[..., 2] = bbox_preds[..., 2] * (self.pc_range[5] - self.pc_range[2]) + self.pc_range[2]

        bbox_preds = torch.cat([
            bbox_preds[..., 0:2],
            bbox_preds[..., 3:5],
            bbox_preds[..., 2:3],
            bbox_preds[..., 5:10],
        ], dim=-1)  # [cx, cy, w, l, cz, h, sin, cos, vx, vy]
        # 如果采用了denoise的形式，这是一步重构策略比较重要，
        
        if mask_dict is not None and mask_dict['pad_size'] > 0:  # if using query denoising
            # 此时获得的是denoise后的结果
            output_known_cls_scores = cls_scores[:, :, :mask_dict['pad_size'], :]
            output_known_bbox_preds = bbox_preds[:, :, :mask_dict['pad_size'], :]
            # 此时是需要进行match的情况
            output_cls_scores = cls_scores[:, :, mask_dict['pad_size']:, :]
            output_bbox_preds = bbox_preds[:, :, mask_dict['pad_size']:, :]
            # 此时是输出的结果，但输出的结果不一定需要完全正确，真值是没有output的形式
            mask_dict['output_known_lbs_bboxes'] = (output_known_cls_scores, output_known_bbox_preds)
            # 将其进行修改，其中all_cls_scores只保存match的query的形式
            outs = {
                'all_cls_scores': output_cls_scores,
                'all_bbox_preds': output_bbox_preds,
                'enc_cls_scores': None,
                'enc_bbox_preds': None, 
                'dn_mask_dict': mask_dict,
            }
        else:
            outs = {
                'all_cls_scores': cls_scores,
                'all_bbox_preds': bbox_preds,
                'enc_cls_scores': None,
                'enc_bbox_preds': None, 
            }

        return outs

部署方式

# Install PyTorch 2.0 + CUDA 11.8
conda create -n sparsebev python=3.8
conda activate sparsebev
conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
# PyTorch 1.10.2 + CUDA 10.2 for older GPUs
conda create -n sparsebev python=3.8
conda activate sparsebev
conda install pytorch==1.10.2 torchvision==0.11.3 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# Install other dependencies:
pip install openmim
mim install mmcv-full==1.6.0
mim install mmdet==2.28.2
mim install mmsegmentation==0.30.0
mim install mmdet3d==1.0.0rc6
pip install setuptools==59.5.0
pip install numpy==1.23.5


# Install turbojpeg and pillow-simd to speed up data loading (optional but important):

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libturbojpeg
pip install pyturbojpeg
pip uninstall pillow
pip install pillow-simd==9.0.0.post1
pip install numpy==1.23.5
pip install fvcore
pip install einops


# Compile CUDA extensions:


cd models/csrc
python setup.py build_ext --inplace