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MonoLSS: Learnable Sample Selection For Monocular 3D Detection

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2312.14474.pdf

在自動駕駛領域，單目3D檢測是一個關鍵任務，它在單個RGB圖像中估計物體的3D屬性（深度、尺寸和方向）。先前的工作以一種啟發(fā)式的方式使用特征來學習3D屬性，而沒有考慮不適當的特征可能產生不良影響。在本文中，引入了樣本選擇，只有適合的樣本才應該用于回歸3D屬性。為了自適應地選擇樣本，提出了一個可學習的樣本選擇（LSS）模塊，該模塊基于Gumbel-Softmax和相對距離樣本劃分。LSS模塊在warmup策略下工作，提高了訓練穩(wěn)定性。此外，由于專用于3D屬性樣本選擇的LSS模塊依賴于目標級特征，進一步開發(fā)了一種名為MixUp3D的數據增強方法，用于豐富符合成像原理的3D屬性樣本而不引入歧義。作為兩種正交的方法，LSS模塊和MixUp3D可以獨立或結合使用。充分的實驗證明它們的聯(lián)合使用可以產生協(xié)同效應，產生超越各自應用之和的改進。借助LSS模塊和MixUp3D，無需額外數據，方法MonoLSS在KITTI 3D目標檢測基準的所有三個類別（汽車、騎行者和行人）中均排名第一，并在Waymo數據集和KITTI-nuScenes跨數據集評估中取得了有競爭力的結果。

MonoLSS主要貢獻：

論文強調，并非所有特征對學習3D屬性都同樣有效，并首先將其重新表述為樣本選擇問題。相應地，開發(fā)了一種新的可學習樣本選擇（LSS）模塊，該模塊可以自適應地選擇樣本。

為了豐富3D屬性樣本，設計了MixUp3D數據增強，它模擬了空間重疊，并顯著提高了3D檢測性能。

在不引入任何額外信息的情況下，MonoLSS在KITTI基準的所有三個類別中排名第一，在汽車類別的中等和中等水平上，超過了當前的最佳方法11.73%和12.19%。它還實現了Waymo數據集和KITTI nuScenes跨數據集評估的SOTA結果。

MonoLSS主要思路

MonoLSS框架如下圖所示。首先，使用與ROI Align相結合的2D檢測器來生成目標特征。然后，六個Head分別預測3D特性（深度、尺寸、方向和3D中心投影偏移）、深度不確定性和對數概率。最后，可學習樣本選擇（LSS）模塊自適應地選擇樣本并進行損失計算。

Learnable Sample Selection

假設U～Uniform（0，1），則可以使用逆變換采樣通過計算G=?log（?log（U））來生成Gumbel分布G。通過用Gumbel分布獨立地擾動對數概率，并使用argmax函數找到最大元素，Gumbel Max技巧實現了無需隨機選擇的概率采樣。基于這項工作，Gumbel Softmax使用Softmax函數作為argmax的連續(xù)可微近似，并在重新參數化的幫助下實現了整體可微性。

GumbelTop-k通過在沒有替換的情況下繪制大小為k的有序采樣，將采樣點的數量從Top-1擴展到Top-k，其中k是一個超參數。然而，相同的k并不適用于所有目標，例如，被遮擋的目標應該比正常目標具有更少的正樣本。為此，我們設計了一個基于超參數相對距離的模塊來自適應地劃分樣本?？傊髡咛岢隽艘粋€可學習樣本選擇（LSS）模塊來解決三維屬性學習中的樣本選擇問題，該模塊由Gumbel Softmax和相對距離樣本除法器組成。LSS模塊的示意圖如圖2的右側所示。

Mixup3D數據增強

由于嚴格的成像約束，數據增強方法在單目3D檢測中受到限制。除了光度失真和水平翻轉之外，大多數數據增強方法由于破壞了成像原理而引入了模糊特征。此外，由于LSS模塊專注于目標級特性，因此不修改目標本身特性的方法對LSS模塊來說并不足夠有效。

由于MixUp的優(yōu)勢，可以增強目標的像素級特征。作者提出了MixUp3D，它為2D MixUp添加了物理約束，使新生成的圖像基本上是空間重疊的合理成像。具體而言，MixUp3D僅違反物理世界中對象的碰撞約束，同時確保生成的圖像符合成像原理，從而避免任何歧義！

實驗結果

KITTI測試集上汽車類的單目3D檢測性能。與KITTI排行榜相同，方法排名在中等難度以下。我們以粗體突出顯示最佳結果，以下劃線突出顯示第二個結果。對于額外的數據：1）LIDAR表示在訓練過程中使用額外的LIDAR云點的方法。2） 深度是指利用在另一深度估計數據集下預先訓練的深度圖或模型。3） CAD表示使用由CAD模型提供的密集形狀注釋。4） 無表示不使用額外數據。

Wamyo上數據集測試結果：

KITTI-val模型在深度為MAE的KITTI-val和nuScenes前臉val汽車上的跨數據集評估：

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