在这个工作中，我们通过多帧点云构建了稠密占据栅格数据集，并设计了基于transformer的2d-3d unet结构的三维占据栅格网络。很荣幸地，我们的文章被iccv 2023收录，目前项目代码已开源，欢迎大家试用。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
arXiv：https://arxiv.org/pdf/2303.09551.pdf
代码：https://github.com/weiyithu/SurroundOcc
主页链接：https://weiyithu.github.io/SurroundOcc/
最近一直在疯狂找工作，没有闲下来写，正好最近提交了camera-ready，作为一个工作的收尾觉得还是写个知乎总结下。其实文章部分的介绍各个公众号写的已经很好了，也感谢他们的宣传，大家可以直接参考自动驾驶之心的自动驾驶之心：nuScenes SOTA！SurroundOcc：面向自动驾驶的纯视觉3D占据预测网络（清华&天大）。总的来说，contribution分为两块，一部分是如何利用多帧的lidar点云构建稠密occupancy数据集，另一部分是如何设计occupancy预测的网络。其实两部分的内容都比较直接易懂，大家有哪块不理解的也可以随时问我。那么这篇文章我想讲点论文之外的事情，一个是如何改进当前方案使其更加易于部署，另一个是未来的发展方向。
部署
一个网络是否易于部署，主要看其中有没有比较难在板端实现的算子，SurroundOcc这个方法里比较难搞的两个算子是transformer层以及3D卷积。
transformer的主要作用是将2D feature转换到3D空间，那么其实这部分也可以用LSS，Homography甚至mlp来实现，所以可以根据已实现的方案去修改这部分的网络。但据我所知，transformer的方案在几个方案里对calibration不敏感并且性能也比较好，建议有能力实现transformer部署的还是利用原有方案。
对于3D卷积来说，可以将其替换成2D卷积，这里需要将原来 (C, H, W, Z) 的3D feature reshape成（C* Z, H, W）的 2D feature，然后就可以用2D卷积进行特征提取了，在最后occupancy预测那步再把它reshape回(C, H, W, Z)，并进行监督。另一方面，skip connection由于分辨率比较大所以比较吃显存，部署的时候可以去掉只留最小分辨率那一层。我们实验发现3D卷积中的这两个操作在nuscenes上都会有些许掉点，但业界数据集规模要远大于nuscenes，有时候有些结论也会改变，掉点应该会少甚至不掉。
千面视频动捕
千面视频动捕是一个AI视频动捕解决方案，专注于将视频中的人体关节二维信息转化为三维模型动作。
27 查看详情
在数据集构建方面，最耗时的一步是泊松重建。我们使用的是nuscenes数据集，其中采用了32线激光雷达进行采集。即使使用了多帧拼接技术，我们发现拼接后的点云仍然存在许多洞。因此，我们采用了泊松重建来填补这些洞。然而，目前业界使用的许多激光雷达点云都比较密集，例如M1、RS128等。因此，在这种情况下，可以省略泊松重建这一步，以加快数据集构建的速度
另一方面，SurroundOcc里是利用nuscenes中标注好的三维目标检测框将静态场景和动态物体分离的。但实际应用过程中，可以利用autolabel，也就是三维目标检测&跟踪大模型去得到每个物体在整个sequence中的检测框。相较于人工标注的label，利用大模型跑出来的结果肯定会存在一些误差，最直接的体现就是多帧的物体拼接后会有重影的现象。但其实occupancy对于物体形状的要求没有那么高，只要检测框位置比较准就能满足需求。
未来方向
当前方法还是比较依赖lidar提供occupancy的监督信号的，但很多车上，尤其是一些低阶辅助驾驶的车上没有lidar，这些车通过shadow模式可以传回来大量的RGB数据，那么一个未来方向是能不能只利用RGB进行自监督学习。一个自然的解决思路就是利用NeRF进行监督，具体来说，前面backbone部分不变，得到一个occupancy的预测，然后利用体素渲染得到每个相机视角下的RGB，和训练集中的真值RGB做loss形成监督信号。但很可惜的是这一套straightforward的方法我们试了试并不是很work，可能的原因是室外场景range太大，nerf可能hold不住，但也可能我们没有调好，大家也可以再试试。
另一个方向是时序&occupancy flow。其实occupancy flow对于下游任务的用处远比单帧occupancy大。ICCV的时候没来得及整occupancy flow的数据集，而且发paper的话还要对比很多flow的baseline，所以当时就没搞这块。时序网络可以参考BEVFormer和BEVDet4D的方案，比较简单有效。难的地方还是flow数据集这一部分，一般的物体可以用sequence的三维目标检测框算出来，但异型物体例如小动物塑料袋等，可能需要借助场景流的方法进行标注。
需要进行改写的内容是：原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/_crun60B_lOz6_maR0Wyug
以上就是SurroundOcc：环视三维占据栅格新SOTA！的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/495257.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
