4/22 LSS-视锥点云

目录

BEVdet里面的LSS

视锥点云

所有可能深度如何获得，它们的离散深度分布的概率是如何获得的？

深度估计网络如何训练？

何为端到端训练？它有什么好处？

视锥点云如何生成特征值？

每个图像特征点在不同深度下的语义特征值如何获得？

每个图像特征点的语义特征值怎么由图像视图编码器提取？

ego周围空间是什么？

什么是BEV pillar？

---

• BEVdet里面的LSS

        lss是指Lift, Splat, Shoot的缩写，是一种自底向上的方法，用于将多视角相机的图像特征转换为鸟瞰视图（BEV）的特征。该方法包括三个步骤：

• Lift：对每个图像特征点显性地估计其深度分布，得到包含图像特征的视锥点云。
• Splat：结合相机内外参，将所有相机的视锥点云分配到BEV网格中，对每个网格中的多个视锥点进行汇总计算，形成BEV特征图。
• Shoot：用任务特定的头部处理BEV特征图，输出感知结果。

        lss是一种通用的视角转换方法，可以用于多种感知任务，如3D目标检测、道路结构识别等。BEVdet是一种基于lss的3D目标检测方法，其在lss的基础上进行了一些优化，如引入多帧融合、高效计算Voxel Pooling等。BEVdet在nuScenes Camera-only Detection Task中取得了较好的效果。

• 视锥点云

        视锥点云是一种用于表示图像特征的三维数据结构，它是由每个图像特征点对应的所有可能深度的点组成的。视锥点云可以理解为以相机为顶点的视锥体，它反映了图像特征点在三维空间中的分布。视锥点云可以用于将图像特征从图像视图转换为鸟瞰视图，这是lss方法的核心步骤之一。

• 所有可能深度如何获得，它们的离散深度分布的概率是如何获得的？

        所有可能深度是由一个深度估计网络得到的，它是一个卷积神经网络，输入是原始图像，输出是每个图像特征点的深度分布。深度分布是一个D维的向量，表示该图像特征点在D个离散深度上的概率。这些离散深度是预先定义的，根据感知任务的需要，可以设置不同的范围和间隔。例如，在lss方法中，作者设置了从4米到44米，间隔为1米的41个离散深度。

• 深度估计网络如何训练？

        深度估计网络是与整个lss方法一起端到端训练的，它不需要单独的监督信号或预训练权重。它的损失函数是由感知任务的损失函数反向传播得到的，这样可以使深度估计网络适应感知任务的需求。例如，在3D目标检测任务中，深度估计网络的损失函数是由目标检测头部的损失函数反向传播得到的，这样可以使深度估计网络更关注与目标检测相关的深度信息。

• 何为端到端训练？它有什么好处？

        端到端训练是指将整个感知流程作为一个统一的模型，从输入到输出直接进行训练，而不需要中间的后处理或预处理步骤。端到端训练有以下好处：

• 可以减少中间步骤的误差传播，提高模型的准确性和鲁棒性。
• 可以利用感知任务的损失函数来优化模型的各个部分，使模型更适应感知任务的需求。
• 可以简化模型的设计和实现，提高模型的效率和可扩展性。

• 视锥点云如何生成特征值？

        视锥点云的特征值是由图像特征点的特征值和深度特征值的外积（Outer product）得到的。外积是一种向量运算，可以将两个向量组合成一个矩阵，表示两个向量的相互作用。在lss方法中，每个图像特征点的特征值是一个C维的向量，每个深度特征值是一个D维的向量，它们的外积就是一个CxD维的矩阵，表示该图像特征点在不同深度上的特征值。这样，每个视锥点云中的点就有一个CxD维的特征值。

• 每个图像特征点在不同深度下的语义特征值如何获得？

        每个图像特征点在不同深度下的语义特征值是由图像特征点的语义特征值和深度特征值的外积得到的。外积是一种向量运算，可以将两个向量组合成一个矩阵，表示两个向量的相互作用。在lss方法中，每个图像特征点的语义特征值是一个C维的向量，由图像视图编码器提取；每个深度特征值是一个D维的向量，由深度估计网络输出。它们的外积就是一个CxD维的矩阵，表示该图像特征点在不同深度上的语义特征值。

• 每个图像特征点的语义特征值怎么由图像视图编码器提取？

        图像视图编码器是一个卷积神经网络，它的输入是原始图像，经过多层卷积、池化、归一化等操作，提取出图像的高层语义特征。图像视图编码器的输出是一个HxWxC维的特征图，其中H和W是图像的高度和宽度，C是特征的通道数。每个HxW位置对应一个图像特征点，其C维的特征值就是该图像特征点的语义特征值。

• ego周围空间是什么？

        ego周围空间是指自动驾驶车辆（ego vehicle）周围的三维空间，它包含了ego车辆的位置、姿态、速度等信息，以及周围的其他车辆、行人、障碍物、道路结构等信息。ego周围空间是自动驾驶感知的重要对象，需要通过多种传感器（如相机、雷达、激光雷达等）来获取和表示。

• 什么是BEV pillar？

        BEV pillar是一种用于表示激光雷达点云的特征的方法，它是由PointPillars提出的，基于VoxelNet的思想。BEV pillar的主要步骤如下：

• 将激光雷达点云在XY平面上离散化，形成多个柱状体（pillar），每个pillar包含若干个点。
• 对每个pillar中的点进行特征提取，得到一个固定长度的特征向量。
• 将每个pillar的特征向量分配到BEV网格中，形成BEV特征图。
• 用卷积神经网络处理BEV特征图，输出感知结果。

        BEV pillar的优点是可以快速地将点云转换为BEV特征图，提高感知效率和性能。BEV pillar可以用于多种感知任务，如3D目标检测、车道线检测等。