最新消息，阿里達(dá)摩院又有新的研究進(jìn)展，這次在自動駕駛3D物體檢測領(lǐng)域。

達(dá)摩院的研究人員提出一個通用、高性能的檢測器，在自動駕駛領(lǐng)域權(quán)威數(shù)據(jù)集KITTI BEV(鳥瞰)上，檢測速度達(dá)到25FPS ，一舉占據(jù)榜首，與排名第二的方案相比，減少了一半多，同時精度也遠(yuǎn)超其他的單階段檢測器?？梢哉f首次實現(xiàn)3D物體檢測精度與速度兼得。

達(dá)摩院研究團(tuán)隊表示：“檢測器是自動駕駛系統(tǒng)的核心組件之一，但該領(lǐng)域一直缺少創(chuàng)新和突破，此次我們實現(xiàn)3D檢測精度和速度的提升，將有助于提高自動駕駛系統(tǒng)的安全性。”

從實驗結(jié)果來看，他們顯然取得了良好進(jìn)展，而且研究的主要完成人員（一作），還是達(dá)摩院的實習(xí)生。

同時，該研究也得到了同行們的認(rèn)可，被計算機(jī)視覺領(lǐng)域頂級會議CVPR 2020收錄。他們是如何做到的呢？我們借助阿里達(dá)摩院提供的解讀，一一來看。

如何實現(xiàn)精度和速度兼得？

眾所周知，與普通2D圖像識別應(yīng)用不同，自動駕駛系統(tǒng)對精度和速度的要求更高，不僅需要快速識別周圍環(huán)境的物體，還要對物體在三維空間中的位置做精準(zhǔn)定位。

僅靠傳感器和算法模型，通常無法平衡視覺識別的精度和速度。因此，檢測器成為提升自動駕駛系統(tǒng)安全性的一個關(guān)鍵因素。

經(jīng)過多年研究，當(dāng)前業(yè)界主流的單階段檢測器在檢測速度上很好，但在檢測精度卻差強(qiáng)人意。

這就是達(dá)摩院研究的出發(fā)點：尋找一種能二者兼得的方法。

他們提出的思路是：將兩階段檢測器中對特征進(jìn)行細(xì)粒度刻畫的思想，移植到單階段檢測中。

在他們的模型中，用于部署的檢測器， 即推斷網(wǎng)絡(luò)， 由一個骨干網(wǎng)絡(luò)和檢測頭組成。

骨干網(wǎng)絡(luò)用3D的稀疏網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)，用于提取含有高語義的體素特征。檢測頭將體素特征壓縮成鳥瞰圖表示，并在上面運(yùn)行2D全卷積網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測3D物體框。

他們在訓(xùn)練中利用一個輔助網(wǎng)絡(luò)將單階段檢測器中的體素特征，轉(zhuǎn)化為點級特征并施加一定的監(jiān)督信號。

在實現(xiàn)上，他們將卷積特征中的非零信號映射到原始的點云空間中， 然后在每個點上進(jìn)行插值，來獲取卷積特征的點級表示。使得卷積特征也具有結(jié)構(gòu)感知能力，來提高檢測精度。

而在做模型推斷時，輔助網(wǎng)絡(luò)并不參與計算（detached），保證單階段檢測器的檢測效率。

另外，他們還提出一個工程上的改進(jìn)：Part-sensitive Warping (PSWarp)，用于處理單階段檢測器中存在的 “框-置信度-不匹配” 問題。

核心思路是：利用采樣器， 用生成的采樣網(wǎng)格在對應(yīng)的局部敏感特征圖上進(jìn)行采樣，生成對齊好的特征圖。最終能反映置信度的特征圖，是K個對齊好特征圖的平均。

單階段方法，能達(dá)到兩階段方法精度

阿里達(dá)摩院的研究人員，在KITTI數(shù)據(jù)集上評估了方法的有效性。下圖（PR Curve）中，實線為兩階段方法， 虛線為單階段方法。

可以看出，達(dá)摩院提出的單階段方法（黑色）能夠達(dá)到兩階段方法才能達(dá)到的精度。

下圖展示了他們在KITTI 鳥瞰(BEV) 和 3D 測試集上的結(jié)果。

可以看出，他們提出的方法，可以在不增加額外計算量的情況下，達(dá)到25FPS 的檢測速度，而且還能保持精度。具體的檢測效果如下：

兩位共同一作，都是達(dá)摩院研究實習(xí)生

研究論文，標(biāo)題為“Structure Aware Single-Stage 3D Object Detection from Point Cloud”，共有5名研究人員參與，分別來自阿里達(dá)摩院和香港理工大學(xué)。

第一作者是Chenhang He，是阿里達(dá)摩院的研究實習(xí)生，正在香港理工大學(xué)讀博，預(yù)計2022年畢業(yè)。

他的導(dǎo)師是達(dá)摩院高級研究員、香港理工大學(xué)電子計算學(xué)系講座教授、IEEE Fellow張磊，也是這一研究的通訊作者。

另一位第一作者Hui Zeng，也是是阿里達(dá)摩院的研究實習(xí)生，同樣是張磊的博士生，預(yù)計在今年畢業(yè)。

其他作者，分別是達(dá)摩院高級研究員、IEEE Fellow華先勝、達(dá)摩院資深算法專家黃建強(qiáng)等。