La fusion de séries chronologiques est un moyen efficace d'améliorer la capacité de perception de la détection de cibles 3D de conduite autonome, mais la méthode actuelle présente des problèmes tels que le coût et les frais généraux lorsqu'elle est appliquée dans des scénarios de conduite autonome réels. Le dernier article de recherche « Fusion de synchronisation de mouvement explicite basée sur des requêtes pour la détection de cibles 3D » propose une nouvelle méthode de fusion de synchronisation dans NeurIPS 2023, qui prend des requêtes clairsemées comme objet de fusion de synchronisation et utilise des informations de mouvement explicites pour générer des matrices d'attention de synchronisation pour s'adapter à les caractéristiques des nuages de points à grande échelle. Cette méthode a été proposée par des chercheurs de l'Université des sciences et technologies de Huazhong et de Baidu, et s'appelle QTNet : une méthode de fusion temporelle pour la détection de cibles 3D basée sur une requête et un mouvement explicite. Des expériences ont prouvé que QTNet peut apporter des améliorations constantes des performances aux nuages de points, aux images et aux détecteurs multimodaux sans frais généraux
Grâce à la continuité temporelle du monde réel, les informations dans la dimension temporelle peuvent rendre les informations de perception plus complètes, puis améliorer la précision et la robustesse de la détection de cible. Par exemple, les informations de synchronisation peuvent aider à résoudre le problème d'occlusion dans la détection de cible, fournir des informations sur l'état de mouvement et la vitesse de la cible, et fournir des informations sur la persistance et la cohérence de la cible. Par conséquent, la manière d’utiliser efficacement les informations temporelles est une question importante dans la perception de la conduite autonome. Les méthodes de fusion temporelle existantes sont principalement divisées en deux catégories. Un type est la fusion de séries chronologiques basée sur des fonctionnalités BEV denses (applicable à la fusion de séries chronologiques de nuages de points/images), et l'autre type est la fusion de séries chronologiques basée sur des fonctionnalités de proposition 3D (principalement destinée aux méthodes de fusion de séries chronologiques de nuages de points). Pour la fusion temporelle basée sur les caractéristiques BEV, puisque plus de 90 % des points sur BEV sont en arrière-plan, ce type de méthode ne prête pas plus d'attention aux objets de premier plan, ce qui entraîne une surcharge de calcul inutile et des performances sous-optimales. Pour l'algorithme de fusion de séries chronologiques basé sur la proposition 3D, il génère des fonctionnalités de proposition 3D grâce à un pooling RoI 3D fastidieux. Surtout lorsqu'il y a de nombreuses cibles et un grand nombre de nuages de points, la surcharge causée par le pooling RoI 3D est en fait très élevée. Il est souvent difficile de l’accepter dans les candidatures. De plus, les fonctionnalités de proposition 3D dépendent fortement de la qualité de la proposition, qui est souvent limitée dans les scènes complexes. Par conséquent, il est difficile pour les méthodes actuelles d’introduire efficacement une fusion temporelle afin d’améliorer les performances de détection de cibles 3D avec un surcoût extrêmement faible.
DETR est un très excellent paradigme de détection de cible. Sa conception de requêtes et ses idées de prédiction d'ensemble réalisent efficacement un paradigme de détection élégant sans aucun post-traitement. Dans DETR, chaque requête représente un objet et la requête est très clairsemée par rapport aux fonctionnalités denses (généralement, le nombre de requêtes est défini sur un nombre fixe relativement petit). Si Quey est utilisé comme objet de fusion temporelle, le problème de la surcharge de calcul tombera naturellement à un niveau inférieur. Par conséquent, le paradigme Query de DETR est un paradigme naturellement adapté à la fusion temporelle. La fusion temporelle nécessite la construction d'associations d'objets entre plusieurs images pour réaliser la synthèse d'informations de contexte temporel. Le principal problème est donc de savoir comment créer un pipeline de fusion de timing basé sur une requête et établir une corrélation entre la requête entre les deux trames.
L'idée principale de QTNet est d'utiliser la banque de mémoire pour stocker les fonctionnalités de requête obtenues dans des images historiques et leurs résultats de détection correspondants afin d'éviter la surcharge liée aux calculs répétés des images historiques. Entre deux images de Query, utilisez la matrice d'attention guidée par le mouvement pour la modélisation des relations
Comme le montre le schéma-cadre, QTNet comprend un détecteur d'objets 3D avec une structure DETR 3D (disponible pour LiDAR, caméra et multimodal), une banque de mémoire et un module de modélisation temporelle guidé par le mouvement (MTM) pour la fusion temporelle. QTNet obtient les fonctionnalités de requête et les résultats de détection de la trame correspondante via le détecteur de cible 3D de la structure DETR, et envoie les fonctionnalités de requête obtenues et les résultats de détection à la banque de mémoire dans une file d'attente premier entré, premier sorti (FIFO). Le nombre de banques de mémoire est défini sur le nombre d'images requises pour la fusion temporelle. Pour la fusion temporelle, QTNet lit les données de la banque de mémoire en commençant par le moment le plus éloigné et utilise le module MTM pour fusionner de manière itérative toutes les fonctionnalités de la banque de mémoire, de la trame à la trame pour améliorer les fonctionnalités de requête du courant. frame et affiner le résultat de détection correspondant à la trame actuelle en fonction de la fonctionnalité de requête améliorée.
Plus précisément, QTNet fusionne les fonctionnalités de requête des et frames et dans les frames, et obtient les fonctionnalités de requête améliorées des frames . Ensuite, QTNet fusionne les fonctionnalités de requête des cadres et . De cette façon, il est continuellement intégré au cadre par itération. Notez que le MTM utilisé ici du cadre au cadre partage tous les paramètres.
MTM utilise la position du point central de l'objet pour générer explicitement la matrice d'attention de Frame Query et Frame Query. Étant donné la matrice de pose de l'ego et , le point central de l'objet et la vitesse. Tout d'abord, MTM utilise la pose de l'ego et les informations de vitesse de la prédiction de l'objet pour déplacer l'objet de l'image précédente vers l'image suivante et aligner les systèmes de coordonnées des deux images :
Ensuite, il passe le point central de l'objet frame et le point central corrigé du cadre Construisez une matrice de coûts euclidienne. De plus, afin d'éviter d'éventuels faux appariements, cet article utilise la catégorie et le seuil de distance pour construire le masque d'attention :
La conversion de la matrice de coûts en matrice d'attention est le but ultime
La matrice d'attention est utilisée. Les fonctionnalités de requête améliorées du cadre sont utilisées pour agréger les fonctionnalités de synchronisation afin d'améliorer les fonctionnalités de requête du cadre :
Les fonctionnalités de requête améliorées finales du cadre sont raffiné via un simple FFN aux résultats de détection correspondants, pour obtenir l'effet d'améliorer les performances de détection.
Il existe un problème de déséquilibre dans l'apprentissage de la classification et de la régression de la fusion temporelle. Une solution consiste à concevoir des branches de fusion temporelle pour la classification et la régression respectivement. Cependant, cette approche de découplage ajoute des coûts de calcul et une latence supplémentaires, ce qui est inacceptable pour la plupart des méthodes. En revanche, QTNet utilise une conception de fusion temporelle efficace, son coût et son délai de calcul sont négligeables et il fonctionne mieux que l'ensemble du réseau de détection 3D. Par conséquent, cet article adopte la méthode de découplage des branches de classification et de régression dans la fusion de séries chronologiques pour obtenir de meilleures performances de détection à un coût négligeable, comme le montre la figure
QTNet au point Atteindre des points de croissance cohérents sur le cloud/ image/multi-modalité
Après vérification sur l'ensemble de données nuScenes, il a été constaté que QTNet a atteint 68,4 mAP et 72,2 NDS sans utiliser d'informations futures, de TTA et d'intégration de modèle. Comparé à MGTANet qui utilise des informations futures, QTNet fonctionne mieux que MGTANet dans le cas de la fusion temporelle à 3 images, améliorant respectivement 3,0 mAP et 1,0 NDS
De plus, cet article étudie également la méthode multimodale et basée sur la vue en anneau a été vérifiée et les résultats expérimentaux sur l'ensemble de vérification nuScenes ont prouvé l'efficacité de QTNet dans différentes modalités.
Pour les applications pratiques, les coûts liés à la fusion temporelle sont très importants. Cet article effectue des analyses et des expériences sur QTNet en termes de montant de calcul, de délai et de montant de paramètres. Les résultats montrent que par rapport à l'ensemble du réseau, la surcharge de calcul, les retards et les quantités de paramètres de QTNet causés par différentes lignes de base sont négligeables, en particulier la quantité de calcul n'utilise que 0,1 G FLOP (ligne de base LiDAR)
Afin de vérifier la supériorité du paradigme de fusion temporelle basée sur des requêtes, nous avons sélectionné différentes méthodes représentatives de fusion temporelle de pointe à des fins de comparaison. Grâce à des résultats expérimentaux, il a été constaté que l’algorithme de fusion temporelle basé sur le paradigme Query est plus efficace que ceux basés sur le paradigme BEV et Proposal. En utilisant seulement 0,1 G FLOP et 4,5 ms de surcharge, QTNet a montré de meilleures performances, tandis que la quantité globale de paramètres n'était que de 0,3 M
Cette étude était basée sur l'expérience d'ablation de base LiDAR de l'ensemble de validation nuScenes, via Fusion temporelle à 3 images. Les résultats expérimentaux montrent que la simple utilisation de Cross Attention pour modéliser les relations temporelles n’a aucun effet évident. Cependant, lors de l’utilisation de MTM, les performances de détection sont considérablement améliorées, ce qui illustre l’importance du guidage explicite du mouvement dans les nuages de points à grande échelle. De plus, grâce à des expériences d’ablation, il a également été constaté que la conception globale de QTNet est très légère et efficace. Lors de l'utilisation de 4 images de données pour la fusion temporelle, la quantité de calcul de QTNet n'est que de 0,24 G FLOP et le délai n'est que de 6,5 millisecondes
Afin d'explorer les raisons pour lesquelles MTM est meilleur que Cross Attention, cet article combine deux La matrice d'attention des objets entre les images est visualisée, où le même ID représente le même objet entre deux images. On peut constater que la matrice d'attention (b) générée par MTM est plus discriminante que la matrice d'attention (a) générée par Cross Attention, notamment la matrice d'attention entre petits objets. Cela montre que la matrice d'attention guidée par un mouvement explicite permet au modèle d'établir plus facilement l'association d'objets entre deux images grâce à la modélisation physique. Cet article n'explore que brièvement la question de l'établissement physique de corrélations temporelles dans la fusion temporelle. Il vaut toujours la peine d'explorer comment mieux construire des corrélations temporelles.
Cet article utilise des séquences de scènes comme objet pour effectuer une analyse visuelle des résultats de détection. On peut constater que le petit objet dans le coin inférieur gauche s'éloigne rapidement du véhicule à partir du cadre , ce qui fait que la ligne de base manque la détection de l'objet dans le cadre . Cependant, QTNet peut toujours détecter le. objet dans le cadre , ce qui prouve que QTNet est capable de chronométrer l'efficacité de la fusion.
Cet article propose une méthode de fusion temporelle basée sur des requêtes QTNet plus efficace pour la tâche actuelle de détection de cibles 3D. Son noyau principal comporte deux points : l'un consiste à utiliser une requête clairsemée comme objet de fusion temporelle et à stocker des informations historiques via une banque de mémoire pour éviter les calculs répétés ; l'autre consiste à utiliser une modélisation de mouvement explicite pour guider la génération de la matrice d'attention entre les requêtes temporelles ; , pour réaliser une modélisation des relations temporelles. Grâce à ces deux idées clés, QTNet peut mettre en œuvre efficacement une fusion temporelle qui peut être appliquée au LiDAR, à la caméra et à la multimodalité, et améliorer systématiquement les performances de détection de cibles 3D avec un surcoût négligeable.
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