Time Will Tell：New Outlooks and A Baseline for Temporal Multi-View 3D Object Detection——论文笔记

参考代码：SOLOFusion

1. 概述

介绍：汽车的驾驶过程是时变的，则对该场景的处理方法最好也应该具有时间维度引入。这篇文章提出现有BEV感知算法中时序信息信息存在特征粒度较粗（特征图尺寸小）和使用到的时序信息较少（使用到的帧数少） 的问题，同时观察到距离车体不同距离下对时序信息的敏感程度是不一样的，距离越远越则需要多帧信息，但是也需要考虑实际机器的资源是有限的。对于上述问题文章提出了分别在高分辨率（在图像特征空间构建cost volume）和低分辨率（在BEV特征空间构建cost volume）分别进行时序信息融合，并且两者相互补全。需要指出在高分辨率下是参考MVSNet的方法去构建cost volume，而低分辨率也是需要对特征进行对齐操作的，这样也需要知道对应帧间位姿关系。

使用图像进行深度估计过程中，自然是希望对应像素的偏差足够大，这样才能够明显区分并表征出来。对应到时序数据中也是希望所使用的视频段跨度大一些，这样在图像中呈现的差异也变大了，如下图所示，这样才能保证localization potential（文中用其表征多视图下深度估计的难易程度）

时序数据数量带来的影响：
将$t-1$帧中的点$a$通过相机内外参数和到$t$帧的位姿变换$[R|t]$映射到对应的$b$点，这个映射关系自然可以写出。不过文中更加关注的是在点 b b b</