《A Simple Baseline for BEV Perception Without LiDAR》论文笔记

参考代码：bev_baseline
project page：A Simple Baseline for BEV Perception Without LiDAR

1. 概述

介绍：在这篇文章中提出了一种特别简单但效果不错的bev特征提取方法，也就是通过在构建的bev grid中向图像特征进行反向投影，并在投影点处对图像特征进行双线性插值采样得到图像模态下的bev特征。同时对于lidar和radar这些其它模态的传感器信息输入（若有），直接在编码之后与之前bev特征进行concat操作融合，以此来构建多模态bev特征。除开使用该方式进行bev特征构建之外，文章还仔细分析了在网络训练中batchsize、image augmentation、image resolution等超参数给网络性能带来的影响，并对这些变量做了对应消融实验，可为后续模型训练引入参考。此外，之前radar的结果在bev特征构建过程中是不那么重要的，相比lidar确实差挺多的，但是有好歹聊胜于无。在文章的实验结果中也证实了这些数据都是对bev感知效果提升是有用的。另外，文章的backbone为ResNet-101。

首先对bev特征构建的过程进行回顾，这里作者分析了几种bev构建的方案：

• 1）对网络提取金字塔特征（也就是不同cnn网络不同stage输出特征）通过网络映射实现在不同深度范围上bev特征映射，其方法也就是左上角的图，实现可以参考：pyramid.py；
• 2）将深度信息隐式编码到网络特征图中构建视锥，从而得到bev特征图，以LSS方法为代表，见右上角图；
• 3）将bev特征构建任务转换为width-wise的投影任务，见左下角图；
• 4）首先构建bev grid，并以此作为transformer的queris，从而通过attention的方式得到最后bev特征；

2. 方法设计

2.1 pipeline

文章的方法如下：

输入的是多模态传感器，这些传感器的信息经过编码之后会统一准还到bev特征下，之后这些特征使用concat进行融合，从而得到完整bev特征。在此基础上对bev解码器进行优化，这里在进行bev特征优化之前会对bev特征在Y维度上进行压缩投影，从而将一个4D特征变换为3D特征，方便后续CNN网络运算。那么对于特征优化过程使用一个resnet-18网络构建一个U型结构去refine bev特征，之后通过不同的预测头实现bev预测。

对于构建bev特征的过程文章使用的是投影之后双线性采样的形式，也就是如下图中所示：

2.2 bev投影过程

这部分的核心是较为独立的空间坐标变换操作：

# utils/vox.py#291
def unproject_image_to_mem(self, rgb_camB, pixB_T_camA, camB_T_camA, Z, Y, X, assert_cube=False):
    # rgb_camB is B x C x H x W camera特征
    # pixB_T_camA is B x 4 x 4 到相机坐标到图像坐标——内参
    # pixB_T_camA is B x 4 x 4 世界坐标到相机坐标转换——平移和旋转矩阵

    # rgb lives in B pixel coords
    # we want everything in A memory coords

    # this puts each C-dim pixel in the rgb_camB
    # along a ray in the voxelgrid
    B, C, H, W = list
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