OccNeRF:完全无需激光雷达数据监督

人工智能 智能汽车
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自动驾驶领域也取得了巨大进展。3D 感知是实现自动驾驶的基础,为后续的规划决策提供必要信息。

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写在前面&笔者的个人总结

近年来,3D 占据预测(3D Occupancy Prediction)任务因其独特的优势获得了学界及业界的广泛关注。3D 占据预测通过重建周围环境的 3D 结构为自动驾驶的规划和导航提供详细信息。然而,大多数现有方法依赖 LiDAR 点云生成的标签来监督网络训练。在 OccNeRF 工作中,作者提出了一种自监督的多相机占据预测方法。该方法参数化的占据场(Parameterized Occupancy Fields)解决了室外场景无边界的问题,并重新组织了采样策略,然后通过体渲染(Volume Rendering)来将占用场转换为多相机深度图,最后通过多帧光度一致性(Photometric Error)进行监督。此外,该方法利用预训练的开放词汇语义分割模型(open vocabulary semantic segmentation model)生成 2D 语义标签对模型进行监督,来赋予占据场语义信息。

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  • 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2312.09243.pdf
  • 代码链接:https://github.com/LinShan-Bin/OccNeRF

OccNeRF问题背景

近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自动驾驶领域也取得了巨大进展。3D 感知是实现自动驾驶的基础,为后续的规划决策提供必要信息。传统方法中,激光雷达能直接捕获精确的 3D 数据,但传感器成本高且扫描点稀疏,限制了其落地应用。相比之下,基于图像的 3D 感知方法成本低且有效,受到越来越多的关注。多相机 3D 目标检测在一段时间内是 3D 场景理解任务的主流,但它无法应对现实世界中无限的类别,并受到数据长尾分布的影响。

3D 占据预测能很好地弥补这些缺点,它通过多视角输入直接重建周围场景的几何结构。大多数现有方法关注于模型设计与性能优化,依赖 LiDAR 点云生成的标签来监督网络训练,这在基于图像的系统中是不可用的。换言之,我们仍需要利用昂贵的数据采集车来收集训练数据,并浪费大量没有 LiDAR 点云辅助标注的真实数据,这一定程度上限制了 3D 占据预测的发展。因此探索自监督 3D 占据预测是一个非常有价值的方向。

详解OccNeRF算法

下图展示了 OccNeRF 方法的基本流程。模型以多摄像头图像  作为输入,首先使用 2D backbone 提取 N 个图片的特征 ,随后直接通过简单的投影与双线性插值获 3D 特征(在参数化空间下),最后通过 3D CNN 网络优化 3D 特征并输出预测结果。为了训练模型,OccNeRF 方法通过体渲染生成当前帧的深度图,并引入前后帧来计算光度损失。为了引入更多的时序信息,OccNeRF 会使用一个占据场渲染多帧深度图并计算损失函数。同时,OccNeRF 还同时渲染 2D 语义图,并通过开放词汇语义分割模型进行监督。

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Parameterized Occupancy Fields

Parameterized Occupancy Fields 的提出是为了解决相机与占据网格之间存在感知范围差距这一问题。理论上来讲,相机可以拍摄到无穷远处的物体,而以往的占据预测模型都只考虑较近的空间(例如 40 m 范围内)。在有监督方法中,模型可以根据监督信号学会忽略远处的物体;而在无监督方法中,若仍然只考虑近处的空间,则图像中存在的大量超出范围的物体将对优化过程产生负面影响。基于此,OccNeRF 采用了 Parameterized Occupancy Fields 来建模范围无限的室外场景。

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OccNeRF 中的参数化空间分为内部和外部。内部空间是原始坐标的线性映射,保持了较高的分辨率;而外部空间表示了无穷大的范围。具体来说,OccNeRF 分别对 3D 空间中点的  坐标做如下变化:

其中    坐标,, 是可调节的参数,表示内部空间对应的边界值, 也是可调节的参数,表示内部空间占据的比例。在生成 parameterized occupancy fields 时,OccNeRF 先在参数化空间中采样,通过逆变换得到原始坐标,然后将原始坐标投影到图像平面上,最后通过采样和三维卷积得到占据场。

Multi-frame Depth Estimation

为了实现训练 occupancy 网络,OccNeRF选择利用体渲染将 occupancy 转换为深度图,并通过光度损失函数来监督。渲染深度图时采样策略很重要。在参数化空间中,若直接根据深度或视差均匀采样,都会造成采样点在内部或外部空间分布不均匀,进而影响优化过程。因此,OccNeRF 提出在相机中心离原点较近的前提下,可直接在参数化空间中均匀采样。此外,OccNeRF 在训练时会渲染并监督多帧深度图。

下图直观地展示了使用参数化空间表示占据的优势。(其中第三行使用了参数化空间,第二行没有使用。)

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Semantic Label Generation

OccNeRF 使用预训练的 GroundedSAM (Grounding DINO + SAM) 生成 2D 语义标签。为了生成高质量的标签,OccNeRF 采用了两个策略,一是提示词优化,用精确的描述替换掉 nuScenes 中模糊的类别。OccNeRF中使用了三种策略优化提示词:歧义词替换(car 替换为 sedan)、单词变多词(manmade 替换为 building, billboard and bridge)和额外信息引入(bicycle 替换为 bicycle, bicyclist)。二是根据 Grounding DINO 中检测框的置信度而不是 SAM 给出的逐像素置信度来决定类别。OccNeRF 生成的语义标签效果如下:

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OccNeRF实验结果

OccNeRF 在 nuScenes 上进行实验,并主要完成了多视角自监督深度估计和 3D 占据预测任务。

多视角自监督深度估计

OccNeRF 在 nuScenes 上多视角自监督深度估计性能如下表所示。可以看到基于 3D 建模的 OccNeRF 显著超过了 2D 方法,也超过了 SimpleOcc,很大程度上是由于 OccNeRF 针对室外场景建模了无限的空间范围。

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论文中的部分可视化效果如下:

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3D 占据预测

OccNeRF 在 nuScenes 上 3D 占据预测性能如下表所示。由于 OccNeRF 完全不使用标注数据,其性能与有监督方法仍有差距。但部分类别(如 drivable surface 与 manmade)已达到与有监督方法可比的性能。

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文中的部分可视化效果如下:

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总结

在许多汽车厂商都尝试去掉 LiDAR 传感器的当下,如何利用好成千上万无标注的图像数据,是一个重要的课题。而 OccNeRF 给我们带来了一个很有价值的尝试。

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/UiYEeauAGVtT0c5SB2tHEA

责任编辑:张燕妮 来源: 自动驾驶之心
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