Title: SurroundOcc: Multi-Camera 3D Occupancy Prediction for Autonomous Driving
导读
传统的 3D 场景理解方法大多数都集中在 3D 目标检测上，难以描述任意形状和无限类别的真实世界物体。本文提出的 SurroundOcc 方法可以更全面地感知 3D 场景。首先对每个图像提取多尺度特征，并采用空间 2D-3D 注意力将其提升到 3D 体积空间。然后，采用 3D 卷积逐步上采样体积特征，并在多个级别上施加监督。
此外，为了获得密集的占据 (occupancy) 预测，本文设计了一个流程来生成密集的占据标签，能够节省大量的人力和时间成本。具体来说，本文分别融合动态物体和静态场景的多帧 LiDAR 扫描，然后采用 Poisson 重建方法填补空洞，并将网格数据体素化来获取密集的占据标签。本文方法在 nuScenes 和 Semantic KITTI 数据集上进行了大量实验，并证明了有效性。
占据网络(Occupancy networks)
占据网络是特斯拉 FSD 负责人 Ashok Elluswamy 在 CVPR 2022推出的一种新型感知网络。其借鉴了机器人领域中的 occupancy grid mapping 思想，将感知环境通过一种简单形式进行在线 3D 重建。
简单来说即是，将世界划分为一系列网格单元，然后定义哪个单元被占用，哪个单元是空闲的。通过预测 3D 空间中的占据概率来获得一种简单的 3D 空间表示。
创作背景
图1. SurroundOcc 概述
当我们想要建立一个自动驾驶系统时，了解周围环境的三维几何结构是首要步骤。 虽然 LiDAR 技术是捕获几何信息的直接且有效的方法，但成本高和扫描点稀疏这两大问题，限制了其进一步的应用。近年来，以多相机图像为输入的纯视觉自动驾驶技术，在各种 3D 感知任务中都表现出了具有竞争力的性能，包括深度估计、三维物体检测和语义地图构建等，引起了科研界和工业界的广泛关注。
一直以来，多相机 3D 目标检测在 3D 感知任务中扮演着重要角色，但面对长尾问题时，很多时候都束手无策，难以识别现实世界中所有类别的物体。 与 3D 目标检测相辅相成，重建周围的 3D 场景可以更好地帮助下游的感知任务。最近有许多工作通过结合多个视角的信息，预测周围的深度图。然而，深度图仅预测每个光线中最近的占据点，没有办法恢复 3D 场景中被遮挡的部分。
与基于深度的方法不同，另一种方法是直接预测场景的 3D 占据情况，即通过为 3D 空间中的每个体素分配一个占据概率来描述 3D 场景。然而，目前该类工作仅是简单地利用多相机结果进行后处理融合，或是通过稀疏点云监督无法生成密集的占据预测，这都限制了性能发挥。
基于体素的场景表示
MonoScene、TPV-Former
将三维空间离散化成体素，并用向量特征描述每个体素，被广泛应用于激光雷达分割和三维场景完成等任务。对于 3D 占据预测任务，体素表示更适合模拟 3D 场景的占用情况。
3D 场景重建
SurfaceNet、Atlas、NeuralRecon
通过深度估计为每个像素预测深度值。深度估计方法需要完整的深度注释来监督深度估计模型，后来的研究更关注自监督深度估计。
基于视觉的三维感知
显式深度方法、隐式深度方法
由于缺乏直接的几何输入，基于视觉的三维感知需要利用语义线索来推断 3D 场景几何。显式深度方法会明确预测图像输入的深度图以提取场景的3D几何信息，然后将其投影到 3D 空间中。隐式深度方法则隐式地学习 3D 特征而不产生显式深度图。
为了解决上述问题，本文提出了 SurroundOcc 方法，旨在使用多相机图像输入来预测密集和准确的三维占据情况。 首先，使用 2D 神经网络从每个图像提取多尺度特征图。然后，使用 2D-3D 空间注意机制将多相机图像信息提升到 3D 体积特征代替 BEV 特征。接下来，采用 3D 卷积网络逐步上采样低分辨率体积特征，并将其与高分辨率特征融合以获得细粒度的 3D 表示。在每个级别上，使用衰减加权损失对网络进行监督。
此外，为了避免昂贵的占据注释，本文还提出了一套生成密集占据标签的方法，通过现有的 3D 目标检测和 3D 语义分割标签生成密集的占据标签。 具体而言，首先分别结合动态物体和静态场景的多帧点云。然后利用 Poisson 重建算法进一步填补空洞。最后，使用 最近邻算法(Nearest Neighbor, NN) 和体素化来获得密集 3D 占据标签。
方法
概述
图2. 本文方法的 pipeline
如图1所示，本文方法包含多个阶段的 pipeline。首先，使用 ResNet-101 等骨干网络提取多个摄像机和多个级别的多尺度特征。然后，在每个级别上，使用 transformer 来融合多个摄像机特征，并使用空间交叉注意力来提高精度。2D-3D 空间注意力层的输出是 3D 卷积网络的输入。最后，多尺度体积特征通过 3D 卷积网络上采样和组合，并通过递减的损失权重来监督每个级别的占据预测。
2D-3D 空间注意力
图3. 基于3D和基于BEV的跨视角注意力对比
传统的方法通常将多个视图的 2D 特征整合到 3D 空间中，但是这种方法假设不同视角对 3D 空间的贡献是相等的，这在实际场景下并不总是成立，尤其是当某些视图被遮挡或模糊的时候。
为了解决这个问题，本文利用交叉视图注意力机制来融合多个相机的特征。通过将 3D 参考点投影到 2D 视图中，并使用可变形注意力机制对这些点进行查询和信息聚合。与传统方法不同，该方法建立了 3D 体积查询，进一步保留了 3D 空间信息。通过对这些查询点进行投影，可以在对应的视图中采样 2D 特征，并使用可变形注意力机制对它们进行加权聚合。最终，使用 3D 卷积来交互相邻的 3D 体素特征，从而提高了三维场景重建的准确性。
多尺度占据预测
通过将 2D-3D 空间注意力机制扩展到多尺度来提高 3D 场景重建的效果。具体地，本文采用了 2D-3D U-Net 架构，将多尺度的 2D 特征输入到不同数量的 2D-3D 空间注意力层中，提取多尺度的 3D 体积特征。然后，通过 3D 反卷积层上采样前一级的 3D 体积特征，并将其与当前尺度的特征进行融合，生成当前尺度的 3D 体积特征。网络在每个尺度上都会输出一个占据预测结果。为了得到丰富的多层次 3D 特征，网络在每个尺度上都有监督信号。
此外，本文使用交叉熵损失和场景类别亲和力损失作为监督信号，并在不同尺度上对网络进行监督。对于 3D 语义占据预测，作者采用多类别交叉熵损失，对于 3D 场景重建，将其改为二分类形式。为了强调高分辨率的预测结果，本文使用衰减损失权重 α 进行不同尺度上的监督。
密集占据标签
图4. 密集占据标签生成
通过稀疏的 LiDAR 点云作为监督信号的网络无法预测足够密集的占据情况，因此需要生成密集的占据标签。但是，标注数百万个体素的密集占据情况是一个复杂的任务，需要大量人力。
为了解决这个问题，本文提出了一套流程来生成密集占据标签，该流程利用现有的 3D 检测和语义分割标签代替人工标注。具体来说，本文提出了将动态物体和静态场景的多帧 LiDAR 点云分别拼接起来的方法，并使用 Poisson 重建算法来填补空洞并将获得的网格体素化以获得密集的占据情况。
多帧点云拼接
本文提出了一种 two-stream pipeline，可以将静态场景和可移动物体分别拼接，然后在体素化之前将它们合并成完整的场景。
具体地，对于每一帧，首先根据 3D 边界框标签剪切出 LiDAR 点云中的可移动物体，以便获得静态场景和可移动物体的3D点云。然后，遍历场景中所有的帧后，将收集到的静态场景片段和物体片段分别集成到一个集合中。为了将多帧片段合并，通过已知的校准矩阵和自我姿态将它们的坐标转换为世界坐标系。最后，根据当前帧的物体位置和自我姿态，通过合并静态场景和物体的 3D 点云获得当前帧的 3D 点云。通过这种方式，当前帧的占据标签利用了序列中所有帧的 LiDAR 点云信息。
Poisson 重建密集化
首先根据局部邻域中的空间分布计算法向量，然后使用 Poisson 曲面重建算法将点云重建成三角形网格，进而填补点云中的空洞，得到均匀分布的顶点，最终将网格转换成密集的体素。通过这种方法可以增加点云密度，并填补点云中的空隙。
使用 NN 算法进行语义标注
图5. 不同的占据标签对比
本文提出利用 NN 算法将语义标签分配给每个体素，以便将密集的点云转换为密集的体素。首先对具有语义信息的点云进行体素化得到稀疏的占据标签，然后使用 NN 算法搜索每个体素最近的稀疏体素，并将其语义标签分配给该体素。这一过程可以通过 GPU 进行并行计算以提高速度。最终得到的密集体素提供了更加真实的占据标签和清晰的语义边界。
实验
在 nuScenes 和 SemanticKITTI 两个主流数据集上与其他 SOTA 方法对比， 本文方法均获得了最优精度。
通过逐步增加不同的组件，模型性能都获得了进一步的提升。
在雨天或是夜晚场景下，尽管RGB质量下降，但本文方法依然能够预测出 细腻的占据情况。
总结
本文提出了一种多摄像头 3D 占据预测方法 SurroundOcc。该方法利用 2D-3D 空间注意力以多尺度方式将 2D 特征集成到 3D 体积中，进而通过3D 反卷积层进行上采样和融合。此外，本文还设计了一套 pipeline 来生成密集的占据标签，通过将动态物体和静态场景的多帧 LiDAR 点云拼接起来，并利用 Poisson 重建算法填充空洞。在 nuScenes 和 Semantic KITTI 数据集上，本文方法的先进性得到了充分验证。
写在最后
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