Graph-DETR3D: 在多視角3D目標偵測中對重疊區域再思考

arXiv論文“Graph-DETR3D: Rethinking Overlapping Regions for Multi-View 3D Object Detection“，22年6月，中科大、哈工大和商湯科技的工作。

從多個影像視圖中偵測3-D目標是視覺場景理解的一項基本而富有挑戰性的任務。由於其低成本和高效率，多視圖3-D目標偵測顯示出了廣泛的應用前景。然而，由於缺乏深度訊息，透過3-D空間中的透視圖去精確檢測目標，極為困難。最近，DETR3D引入一種新的3D-2D query範式，用於聚合多視圖影像以進行3D目標檢測，並實現了最先進的性能。

本文透過密集的引導性實驗，量化了位於不同區域的目標，並發現「截斷實例」（即每個影像的邊界區域）是阻礙DETR3D效能的主要瓶頸。儘管在重疊區域中合併來自兩個相鄰視圖的多個特徵，但DETR3D仍然存在特徵聚合不足的問題，因此錯過了充分提高檢測性能的機會。

為了解決這個問題，提出Graph-DETR3D，透過圖結構學習（GSL）自動聚合多視圖影像資訊。在每個目標查詢和2-D特徵圖之間建立動態3D圖，以增強目標表示，尤其是在邊界區域。此外，Graph-DETR3D得益於一種新的深度不變（depth-invariant）多尺度訓練策略，其透過同時縮放影像大小和目標深度來保持視覺深度的一致性。

Graph-DETR3D的差異在於兩點，如圖所示：（1）動態圖特徵的聚合模組；（2）深度不變的多尺度訓練策略。它遵循DETR3D的基本結構，由三個組件組成：影像編碼器、transformer解碼器和目標預測頭。給定一組影像I={I1，I2，…，IK}（由N個週視攝影機捕捉），Graph-DETR3D旨在預測感興趣邊框的定位和類別。首先用影像編碼器（包括ResNet和FPN）將這些影像變成一組相對L個特徵圖級的特徵F。然後，建立一個動態3-D圖，透過動態圖特徵聚合（dynamic graph feature aggregation，DGFA）模組廣泛聚合2-D信息，優化目標查詢的表示。最後，利用增強的目標查詢輸出最終預測。

如圖顯示動態圖特徵聚合（DFGA）流程：首先為每個目標查詢建構一個可學習的3-D圖，然後從2-D影像平面採樣特徵。最後，透過圖連接（graph connections）增強了目標查詢的表示。這種相互連接的訊息傳播（message propagation）方案支援對圖結構構造和特徵增強的迭代細化方案。

多尺度訓練是2D和3D目標偵測任務中常用的資料增強策略，經證明有效且推理成本低。然而，它很少出現在基於視覺的3-D檢測方法中。考慮到不同輸入影像大小可以提高模型的穩健性，同時調整影像大小和修改攝影機內參來實現普通多尺度訓練策略。

一個有趣的現像是，最終的效能急劇下降。透過仔細分析輸入數據，發現簡單地重新縮放影像會導致透視-多義問題：當目標調整到較大/較小的比例時，其絕對屬性（即目標的大小、到ego point的距離）不會改變。

作為一個具體範例，如圖顯示這個多義問題：儘管（a）和（b）中所選區域的絕對3D位置相同，但影像像素的數量不同。深度預測網路傾向於基於影像的佔用面積來估計深度。因此，圖中的這種訓練模式可能會讓深度預測模型糊塗，並進一步惡化最終表現。

為此從像素透視重新計算深度。演算法偽代碼如下：

如下是解碼運算：

重新計算的像素大小是：

假設尺度因子r = rx = ry，則簡化得到：

實驗結果如下：

註：DI = Depth-Invariant

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