(已开源-AAAI25) RCTrans：雷达相机融合3D目标检测模型

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分类专栏：论文笔记文章标签： 3d 目标检测 nuscenes AAAI2025 RCTrans

于 2025-01-05 14:50:06 首次发布

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在雷达相机融合三维目标检测中，雷达点云稀疏、噪声较大，在相机雷达融合过程中提出了很多挑战。为了解决这个问题，我们引入了一种新的基于query的检测方法 Radar-Camera Transformer (RCTrans)。具体来说：

首先设计了一个雷达稠密编码器来丰富稀疏的有效的雷达token，然后将它们与图像token拼接起来。通过这样做可以充分挖掘每个感兴趣区域的3D信息，减少融合阶段空token的干扰。
然后设计了一个剪枝顺序解码器，根据获得的token和随机初始化的query来预测 3D 框。为了缓解雷达点云中高度测量值的歧义，我们通过顺序融合结构逐步定位物体的位置。它有助于在token和query之间获得更精确和更灵活的对应关系。
解码器采用剪枝训练策略，在推理过程中可以节省很多时间，抑制query失去独特性。在大规模nuScenes数据集上的大量实验表明了该方法的优越性，获得了新的SOTA的雷达相机融合3D检测结果。

项目链接：https://github.com/liyih/RCTrans

文章目录

Introduction

引言和相关工作部分这里就不介绍了，在原文中作者提出了雷达传感器的两个主要缺陷：稀疏和噪声大，这也是目前量产雷达最主要的痛点。导致非空的雷达pillars数量大概是激光雷达Pillars数量的10%。图一中作者比较了RCTrans模型和目前纯视觉以及相机雷达融合模型的对比，可以看到同等配置下，RCTrans都是优于RCBEVDet，在推理速度上略慢于RCBEVDet。

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Method

RCTrans模型框图如图2所示，首先使用两个并行分支（雷达与图像分支）提取多模态token。在雷达分支中，我们将使用雷达稠密编码器来生成稠密有效的雷达特征。然后，position embedding添加到token中。最后，随机初始化的query将被发送到 Pruning Sequential Decoder 和token一起预测 3D 框。整个训练是一个端到端的过程，不需要冻结任何参数，模型具体细节可以参考StreamPETR和FUTR3D。
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这里介绍下雷达稠密编码器，如下图所示。我们的目标是找到一个结构简单的网络，可以自适应地填充每个BEV雷达网格和聚合多尺度信息，以促进不同大小的目标检测。自适应填充每个 BEV 网格的最简单方法是使用全局自注意力机制。然而，由于BEV网格数量较多，该方法耗时较长。为了解决这个问题，首先对原始的BEV特征进行下采样，并在最小分辨率与它们交互。同时，下采样过程可以大大减少无效网格的数量，从而提高交互后获得的特征质量。受 U-Net的启发，我们以相同的 BEV 分辨率连接不同感受野大小的特征，有效地保留了不同大小的对象的特征，这里做了三次下采样和三次上采样。对最小分辨率做自注意力时，添加了2D position embedding。

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下面介绍下position embedding的生成，对于图像position embedding，我们使用PETR中提出的3D位置嵌入。给定一个图像token $T_i$ ，一系列点 $p_i (u, v) = (u \times d_i, v \times d_i, d_i, 1), i = 1, 2,。.., d$ 为定义在相机视锥空间中的点。这里， $u$ 和 $v$ 是token在图像空间中的索引， $d$ 是沿深度轴的点数。之后，通过下列公式计算图像位置嵌入：
$E_{i m}=\Phi_{i m}(K p(u, v)),$

其中 $K$ 是相机内参矩阵， $\Phi_{i m}$ MLP网络。由于雷达无法获得物体的精确高度信息，对于雷达位置嵌入，我们使用二维BEV嵌入，忽略BEV网格的高度信息。雷达位置嵌入由式下列公式计算而来：
$E_{r a}=\Phi_{r a}(\Psi(h, w))$

其中 $(h, w)$ 为BEV网格的2D坐标， $\Phi_{r a}$ 为MLP网络， $\Psi(h, w)$ 为正弦余弦函数。通过位置嵌入，不同模态的信息可以隐式地与三维空间中的目标query对齐。

关于本文提出的剪枝顺序解码器，首先初始化了在3D空间可学习的n个query参考点，对应query特征初始化为0。query位置投影到雷达空间可以用下面公式来投影：
$\left\{\begin{aligned} r_{x i}^{\prime} & =r_{x i} \times\left(x_{\max }-x_{\min }\right)+x_{\min } \\ r_{y i}^{\prime} & =r_{y i} \times\left(y_{\max }-y_{\min }\right)+y_{\min } \\ r_{z i}^{\prime} & =r_{z i} \times\left(z_{\max }-z_{\min }\right)+z_{\min } \end{aligned}\right.$

往图像上投影可以用下面的公式（3D空间到视锥空间）：
$R_{i m}=K^{-1} R_{r a}$

对应的3D和2D position embedding可以用如下公式表示：
$E_{3d}=\Phi_{im}(R_{im}), P E_{2d}=\Phi_{ra}(\Psi(R_{ra}))$

本文提出将单层decoder分成两个小的decoder，并独立进行模态融合。

在每个解码器层的末尾，我们将预测query的位置。在下一层，新的位置嵌入将根据更新的位置生成。给定更新后的查询 $F^{n+1}_q$ ，我们预测查询位置的偏移量 ΔR，更新后的位置 $R_{n+1}$ 可以通过 Rn + ΔR 计算。在每一层中，我们使用顺序结构来融合多模态信息，这导致解码器层数比传统的解码器要多2倍，会导致额外的推理时间。更重要的是，随着我们在每个解码器层之后更新query的位置，一些目标query可能逐渐位于同一个区域，并失去特征独特性。这会导致某些区域的信息被忽略，注意力机制可能无法学习有效的表示学习概念，从而阻止模型实现预期的性能改进。为此，我们提出了一种剪枝训练策略，该策略在训练期间使用 6 层解码器，在推理过程中仅使用 3 层解码器。

Experiments

实验部分，作者使用的数据集是nuScenes数据集，主要对比了3D检测指标和3D追踪指标。实验细节部分：

基于StreamPETR和 MMDetection3D代码库实现 RCTrans。
和CRN一样，将4帧历史帧的信息聚集到当前帧，使用StreamPETR中提出的以目标为中心的时间建模来进行时间融合。
训练时解码器层数设置为 6，在推理过程中设置为3。在时间融合中，将剪枝后最后一层的输出插入到内存队列中。
query数量、内存队列大小和传播query的数量分别设置为 900、512 和 128。
对于雷达，和CRAFT一样，聚集了6个过去雷达扫描帧，并将雷达点的最大数量设置为 2048。雷达 BEV 的大小设置为 128×128。
在8个NVIDIA A100 GPU 上训练网络，训练epoch数量为90，批量大小为 32。速度在单个NVIDIA RTX3090 GPU 上进行评估。学校率初始值为 $10^{-4}$ ，优化器使用的是AdamW。

下面是在验证集和测试集上3D检测任务的性能对比：

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如表1所示，本文们的方法在不同的图像主干网下取得了最好的性能，时间消耗略有增加。例如，当使用 Swin-T 作为主干网并将图像大小设置为 256×704 时，与SOTA雷达相机解决方案 RCBEVDet 相比，RCTrans将NDS 提高了 3.2%，mAP 提高了 2.4%，而延迟增加了大约 5 毫秒。

多个主干网的实验结果表明，RCTrans具有良好的适应性，在实际应用中有利于模型部署和迁移。更重要的是，RCTrans击败了所有纯视觉的检测方法，包括我们的视觉基线模型 StreamPETR，这证明了我们的方法可以有效地使用雷达信息来补充检测结果。在nuScenes测试集上如表2所示，RCTrans取得了64.7%的NDS和57.8%的mAP，优于所有其它方法。值得注意的是，RCTrans在mAVE上获得了巨大的性能提升，证明了模型从雷达数据中提取有用的速度补偿信息。

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如表3所示，将RCTrans与nuScenes测试集上现有的相机和雷达相机跟踪解决方案进行了比较。总体而言，我们的方法产生了最好的结果。与CRN相比，我们的方法显着提高了 AMOTA、FP、FN 和 IDS。我们比较的跟踪结果都是基于CenterPoint中基于速度的最近距离匹配获得的，因此跟踪性能的提高主要是由于我们的方法更准确地预测速度。

下面是消融实验，图像骨干网是ResNet50，分辨率是256x704。如表 4 所示，每个模块都可以持续提高性能。与单模态相比，使用多模态输入可以显着提高模型性能。与常用的BEV编码器，如SECOND相比，使用提出的雷达稠密编码器(RDE)可以获得1.3%的NDS和1.6%的mAP提高。更重要的是，剪枝顺序解码器 (PSD) 将 NDS 提高了 2.2%，mAP 提高了 2.7%。

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在训练期间将解码器的数量设置为 6，在推理过程中仅使用前3层会导致出色的性能，同时将推理时间减少了17.7毫秒，同时将 NDS 提高了 0.2%。造成这种现象的原因是，在每一层之后重新计算position embedding可以快速获得准确的对齐和更快的收敛，但会使一些query集中在同一个区域。此外，通过顺序结构在每一层融合不同的模态信息将导致更多transformer层数，在推理过程中减少解码器层的数量可以加快推理过程，而不会降低性能。
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最后是模型鲁棒性分析，如表6所示，RCTrans在不同的传感器故障情况下优于所有现有的方法。具体来说，与 RCBEVDet 相比，RCTrans 在相机出现故障的条件下将 mAP 分别提高了 5.0%、15.3% 和 3.8%。值得注意的是，当丢弃的相机数量为3时，RCTrans 仍然可以得到接近空丢弃一个相机的效果，这是对过去方法的重要改进。上述现象表明，我们的模型可以在传感器故障情况下实现更稳定的效果。
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