34、自动驾驶中的多任务感知技术解析

自动驾驶中的多任务感知技术解析

在自动驾驶领域，多任务感知是一个关键的研究方向，它涉及到对多种视觉和三维信息的处理和理解。本文将介绍一些相关的技术，包括语言到视觉适配器、GT - Prompt多任务学习框架以及Fuller三维感知框架。

1. 语言到视觉适配器

为了使文本特征和密集的FPN（特征金字塔网络）特征对齐，研究人员提出了语言到视觉适配器（Language - to - Vision Adapter），将语言先验知识融入到视觉特征中。

具体来说，将上层P5的最后一个特征图表示为$z_5 \in R^{H_5W_5×C}$，目标是学习一个适配器函数$A_{L→V}$，为下游任务生成具有语言感知的上下文信息。这里利用Transformer解码器中的交叉注意力机制进行语言到视觉的适配：
$A_{L→V} (\hat{T}_e, z_5) = TransDecoder(q = z_5, k\&v = \hat{T}_e)$
其中，$q$、$k$、$v$分别代表查询（query）、键（key）和值（value）。为了简化，在公式中省略了用于调整$\hat{T}_e$通道数的单个线性全连接层。将该公式的输出表示为$\tilde{z}_5 \in R^{H_5W_5×C}$，然后用$\tilde{z}_5$替换$z_5$，而任务特定的头部设计保持不变。

2. GT - Prompt多任务学习框架

多任务学习的关键在于学习任务之间通用且明确的表示，并建立它们之间的关系。GT - Prompt框架由三个部分组成：
- 通用提示（G - Prompt） ：由轻量级提示块生成