目录

前言

算法创新点

算法细节

Network Overview

Cross-view Transformation Module

Cycled View Projection (CVP)

Cross-View Transformer (CVT)

Context-aware Discriminator

Loss Function

---

言

算法创新点

算法细节

Network Overview

Cross-view Transformation Module

Cycled View Projection (CVP)

Cross-View Transformer (CVT)

Context-aware Discriminator

Loss Function

---

前言

Title:《Projecting Your View Attentively: Monocular Road Scene Layout Estimation via Cross-view Transformation》

paper： here

GitHub： 未开源

20220813 V1:

算法创新点

1. 使用前视相机图像去转换BEV视图；

2. 提出 Cycled View Projection (CVP) 将 front-view 图像投影到BEV视图；

3. 提出cross-view transformer（CVT） 去分割 vehicle 和road ,去提取vehicle 之间的空间关系；

论文提出一个框架，这个框架在仅仅给出前视单目相机图片的情况下，在BEV视图中重建由道路布局和车辆组成形成的局部地图；同时提出cross-view transformation module，充分利用视图之间的相关性加强视图转换和场景的理解；设计了一个上下文感知鉴别器，通过车辆和道路的关系，进一步细化结果。

算法细节

Network Overview

网络的框架（Figure 2）主要是 GAN-based framework，输入是前视图像I,使用backbone为 ResNet 的网络提取图像特征， 之后cross-view transformation module 增强了视图投影的特性，之后通过decode得到了top-view的masks ；另一方面提出了context-aware discriminator（Figure 5），它通过道路的背景来区分车辆的mask；

Cross-view Transformation Module

论文提出在两种视图（front-view and top-view）之间的patch-level correlation建模是很困难的一件事情，本论文提出使用Cross-view Transformation Module去增强 visual feature 用于 将特征从front-view 投影到top-view，模块的结构在Figure 2 中，模块包括两部分： cycled view projection and cross-view transformer.

Cycled View Projection (CVP)

使用一个MLP的结构（包含两个FC）将前视图像的feature 投影到top-view，这样的设计可以有比标准卷积操作能得到更多的信息，X是front-view 的feature，X‘ 是top-view的feature，因此，可以这样表示：

但是，这样转换是误差很大的，因此，使用cycled self-supervision scheme 去调整 view project，使用相同的MLP计算X’‘，可以表达为：

为了保证X‘’和X’的一致性，引入了cycle loss:

这个循环结构有两个好处：

cycle loss 可以提高feature 的表达性；

X‘’和X'的loss不能进一步减小时，说明X‘’保留了了最好的投影特征信息；

总结一下：X 是投影之前的feature，X‘是投影之后的feature，X’‘是保留和投影最相关信息的feature；Figure3 中可视化了不同阶段的feature。（可视化方式是选择typical channel，之后和输入图像对齐）

Cross-View Transformer (CVT)

CVT是用来做X 和X’的对应的，CVT可以简单的分为两部分：

cross-view correlation scheme：明确关联视图的feature，去生成注意力图W，实现X‘的增强；

feature selection scheme：从X’‘中提取最相关的信息；

其中：K=X，Q=X’，V=X‘’；三者的维度是一样的，X和X‘将会被flatten 成patch，每一个patch表示为：, h,w 是X的高和宽，相关性矩阵是R,代表的是X’和X每一行的元素的相关性，被定义归一化的内积为：

 同时，定义了W，H，定义为：

 是 的最大值， 是最大值的索引值；

 feature selection scheme

对X''和H进行处理，产生新的feature T，从X''中检索到最相关的特性：

 之后将feature map T reshape 成X‘ 的维度，之后进行concat，之后联合矩阵W进行dot prod,最后和X’ Add，得到：

注：是 的卷积。

CVT的流程图Figure 4：

Context-aware Discriminator

以GAN网络作为base，通过vehicle 和 road 的上下文关系来进一步细化vehicle 的mask，构建的网络不仅可以区分vehicle mask和road mask，还能利用他们之间的相关性来加强区分。

是vehicle mask，是 GT road 的mask，使用共享的CNN 提取feature 和 和进行concat之后的feature ，之后通过dot-product计算他们feature 之间的相关性，定义为：

和 被送到网络中进行前景目标识别；和被送到网络中进行区分，对于这两个分类器，都使用了MLP和BN，使用hinge loss 去稳定训练，Loss 定义为：

Context-aware Discriminator 不仅可以区分vehicle 和 GT，还能找到vehicle 的空间相关性。如Figuer 5:

Loss Function

总的Loss定义为：

衡量： the synthetic semantic mask and the ground truth mask 的差距；

， 作为 balance weight 去平衡 cycle 和 adversarial 的损失；设置=0.001 和=1 。