对于3D检测，标注激光雷达点云是困难的，因此数据增强是充分利用宝贵注释数据的重要模块。作为一种广泛使用的数据增强方法，GT样本通过在训练期间将GT插入激光雷达帧中，有效地提高了检测性能。然而，这些样本通常被放置在不合理的区域，这会误导模型学习目标和背景之间的错误上下文信息。
为了解决这个问题，在本文中提出了一种上下文感知数据增强方法（CA-aug），该方法通过计算激光雷达点云的“有效空间”来确保插入目标的合理放置。CA-aug是轻量级的，与其他增强方法兼容。与GT样本和激光雷达aug（SOTA）中的类似方法相比，它为现有检测器带来了更高的精度。作者还对基于距离视图的（基于RV的）模型的增强方法进行了深入研究，并发现CA-aug可以充分利用基于RV的网络的潜力。KITTI值分割实验表明，CA-aug可以将测试模型的mAP提高8%。
1、简介
在自动驾驶系统中，3D检测是目标跟踪、路径规划等功能的基础。由于能够直接获得精确的空间几何信息，并且成本不断降低，车载激光雷达在自动驾驶的场景感知中发挥着重要作用。因此，激光雷达点云中的3D检测引起了许多研究人员的关注。近年来，得益于KITTI和Waymo等自动驾驶数据集，3D检测模型得到了快速发展。它们的准确性和可靠性不断提高。然而，与图像相比，由于点云的稀疏性和边界框的自由度更高，标注3D训练数据的成本更高，耗时更长。然而，神经网络需要大量的标注数据来确保准确的推断结果。
这个问题的一个解决方案是通过数据模拟器（如Carla和Airsim）生成更多的训练样本。为了解决模拟到真实领域的巨大差距，一些研究人员将来自真实场景的扫描数据与CAD模型相结合。例如，《Augmented lidar simulator for autonomous driving》使用专业3D扫描仪Riegl VMX-1HA构建了高分辨率静态地图，通过将CAD目标模型插入其中，可以从中获得低分辨率场景点云数据。在激光雷达smi中，作者通过多帧配准和表面重建建立了3D地图和物体模型，而不需要昂贵的激光扫描仪。
与数据模拟不同，数据增强不需要太多时间来提前生成合成训练样本。它可以被整合到训练过程中，有效避免过度拟合。与2D检测类似，基本数据增强（如全局旋转、镜像和平移）广泛用于点云。为了提高数据扩充的灵活性，一些研究人员使用optimistic策略来自动化相关的超参数。对抗性学习也可以用于在训练期间调整训练样本的难度，以提高模型的鲁棒性。在GT示例中，作者创建了一个包含所有GT信息的数据库。在训练期间，从中随机选择一些目标，并将其插入到点云场景中。由于其能够纠正正负示例之间的极端数据不平衡，并显著提高检测器的性能，GT样本被广泛用于各种模型中。之后，提出了一系列新的方法。他们中的大多数通过改变GT的表面点的分布来改进网络的泛化，这相当于扩展了GT数据库。
然而，在GT样本中，目标以其原始位置插入激光雷达框架，这意味着它们很可能出现在不合理的区域，例如墙壁或建筑物后面。它对学习有两个不利影响：
- 由于插入目标的姿势与当前场景无关，因此它们之间的语义信息丢失。
- 与车辆相比，行人和骑车人的表面点更稀疏，形状更不规则。当它们出现在不合理的区域时，网络很难将它们与噪声区分开来，这会误导神经网络学习错误信息。
近年来，基于距离视图（RV）的检测方法由于易于部署和快速推理而引起了许多研究人员的关注。然而，基于RV的模型需要维持激光雷达点云的2.5D结构。在球面投影过程中，需要丢弃遮挡点。除了上述两个缺点之外，过度遮挡会破坏插入目标的表面结构，从而在训练过程中给网络带来噪声。作者将现有的扩增策略分为三类。
- GT样本增强的点云直接投影到距离图像中。
- 移除因遮挡而丢失过多点的插入目标。
- 通过删除范围图像的同一像素中的背景点，尽可能多地保持对象点。
如图1所示，为了解决上述问题，作者提出了一种上下文感知3D数据增强CA-aug。通过将激光雷达数据分为地面点和障碍点，很容易计算出目标应该放置的“有效空间”。
请注意，这里不是第一个尝试这样做的。Lidar-aug通过构建由许多Pillar组成的“Validmap”提出了类似的想法。在训练期间，对这些Pillar进行统一采样，并在其中随机选择对象和CAD模型的位置。然而，本文作者进一步考虑了物体的不同表面点分布。实验表明，本文的方法在提高检测精度方面优于GT样本和Lidar-aug中的类似思想。还证明CA-aug可以控制目标闭塞，并显著提高基于RV的模型的性能。
总之，这项工作的主要贡献如下：
- 提出了一种上下文感知目标增强方法，该方法解决了GT样本中插入样本的不合理放置问题，并显著提高了不同模型的准确性，尤其是对于行人和骑车人的检测。
- 研究了几乎没有人注意到的基于RV的检测器的增强。与其他方法相比，CA-aug可以充分利用基于RV的模型的潜力，并在KITTI值集中检测中度目标方面实现8%的mAP改进。
- 本文的算法是轻量级的，与现有的增强方法兼容。
2、方法
2.1、Overview
在场景点云中找到目标的合理位置是非常重要的，因为检测数据集中的背景点没有标记。然而，可以将这个问题简化为将目标放置在扫描线可以到达的位置。在WYSWYG中，作者使用三维体素化可见性图来记录激光束通过的区域，但这需要大量的计算和存储成本。
如图2（a）所示，提出了一种简单的方法。假设原始点云由地面点和障碍点组成，并将它们投影到距离图像中。对于每列，从底部到最近障碍点的部分是允许出现目标点的位置。所有部分构成“有效空间”，可以用矢量简单表示。如图3（b）所示，它还可以覆盖两行扫描线之间的无意义区域。
如果从“有效空间”中随机选择每个插入目标的位置，则表面点的密度和到激光雷达的距离之间的关系将被打破。因此，像Real3D Aug一样，保持原始范围，并围绕垂直z轴将目标旋转到正确位置。任务是确定每个目标的旋转角度。作者还将目标点投影到距离图像，并使用矢量“Rangebin”来描述其点模式，当围绕z轴旋转时，该模式不会改变。训练前可以计算“Validspace”和“Rangebin”。如图2（c）所示，可以从中获得每个目标的位置。对于基于RV的模型，在放置目标后应用“消隐”。
2.2、验证空间和范围的计算
受pointpillar的启发，将输入点云划分为不同的pillar。和障碍pillar，所以可以得到以下策略：
其中是p的z坐标，是第一根pillar。中的所有点都被视为障碍点。
机械激光雷达具有固定的水平和垂直角度分辨率，因此点云可以通过以下公式投影到大小为W×H的范围图像中：
2.3、目标放置
在获得“验证空间”和“测距箱”时，可以通过向量运算快速找到合理的位置。
假设插入的目标的起始列在范围图像中为。可以估计“验证空间”中的点率：
其中，为的长度，为目标点数，和为3D框的长度和距离。向量由0和1组成，它表示目标点的一个列是否在“验证空间”中。当时，认为第列对应的角度是可行的。
位置检查的详细算法见算法1。请注意，简单地将具有可行角度的增强目标添加到背景中就会导致碰撞问题，这意味着样本的三维边界框可能会相交。因此，需要引入避碰算法。假设场景中还有k个框，当添加下一个框时，根据它的4个角是否在k个框内来检查碰撞。它比计算所有box中的IoU要快。
3、实验
4、参考
[1].CONTEXT-AWARE DATA AUGMENTATION FOR LIDAR 3D OBJECT DETECTION.
5、推荐阅读
YOLOv6精度提升的又一根稻草，感知量化的重参再设计，QARep值得内卷
