【论文解读】单目3D目标检测 DD3D（ICCV 2021）

本文分享单目3D目标检测，DD3D 模型的论文解读，了解它的设计思路，论文核心观点，模型结构，以及效果和性能。

一、DD3D简介

DD3D是一种端到端、单阶段的单目3D目标检测方法，它在训练时用到了点云数据，监督深度图的生成，共享预测深度的特征提取层；

推理时不用点云数据了，只需图像数据和相机内参，即可完成3D框的信息预测。这是预训练和共享权重的思路。

开源地址：https://github.com/TRI-ML/dd3d

论文地址：Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?

二、论文核心观点

论文核心观点，主要包括：

观点背景：当前有两阶段的方法，首先单目深度估计生成深度图，并将图像数据转为点云数据；然后用三维点云的检测器输出3D框信息，从而将相机转变为伪激光雷达传感器。这类方法通常网络结构较为复杂且容易过拟合。
设计一种端到端、单阶段的单目3D目标检测。
基于预训练和共享权重的思路；训练时用到了点云数据，监督深度图的生成，共享预测深度的特征提取层；推理时只需图像数据和相机内参，即可完成3D框的信息预测。

三、模型框架

DD3D是一个单阶段的框架，基于FCOS思想，实现单目3d检测的。模型结构如下：

Backbone：DLA34

Neck：FPN

Head：由三部分组成

第一部分：类别检测（默认3分类：车、行人、骑车的人）

第二部分：2D框检测（2D-box和center-ness）

第三部分：3D检测（3D框信息——朝向、深度距离、中心偏差、三维尺寸，深度图，置信度）

模型结构如下图所示：

在FPN中，通过以下方式形成5 种尺度的Features输出：

引用DLA34中Level5的Features进行CBL计算得到P5。
引用Level3～5的Features进行跨尺度融合得到P3、P4。
在P5的基础上经过两次s=2的CBL计算得到P6和P7。

DD3D的训练过程，包括3个阶段：Feature学习训练 → 深度估计训练 → 3D目标检测训练

Feature学习训练：用COCO数据集预训练2D目标检测，主要是学习图像中的features，用到的heads包括：Logits、2D-box和center-ness。
深度估计(dense depth)训练：单目深度估计模块，在KITTI-Depth数据中对PackNet进行训练，生成深度图，用到的head是Dense-depth。
3D目标检测训练：用KITTI-3D数据集训练3D目标检测，用到除了dense-depth之外的所有heads。

在深度估计训练时，形成效果好的模型参数，即：预测深度的特征提取层；

在3D目标检测训练，需要预测深度信息，会共享部分预测深度的特征提取层。

四、损失函数

DD3D 的损失由3部分组成，

2D 框检测损失：3部分

通过binary focal loss计算分类损失
通过binary cross entropy计算中心点center-ness的损失
通过IOU损失计算2D box回归损失

3D 框检测损失：4部分

预测朝向，偏航角使用L1 Loss函数。
预测3D投影坐标偏移；使用 L1 Loss 函数。
预测3D框的尺寸。
预测中心点的深度值。

3D 框的信息是使用L1 loss来计算，公式如下。

每次从回归3D框的4组元素（朝向，3D-bbox投影中心，深度，尺寸）中取1个，其它三个用目标真值，来构建一个3D-bbox的8个顶点，然后用公式计算损失。这样重复4次计算各组元素的3D loss。

3D 框置信度损失

通过3D IOU计算3D的置信度。DD3D是通过单阶段网络端到端做3D目标检测的，其对于每一个像素点都会输出一组参数用于获取3D bounding box，但是并非每一个像素点的预测都是有效的(如背景区域)，还有一些预测结果可能存在错误或者冲突，因此需要引入置信度评估对预测结果进行过滤。

总体的损失函数，如下所示：

总体的损失函数 = 2D 框检测损失 + 3D 框检测损失 + 3D 框置信度损失

五、核心内容——点云数据预训练深度信息，共享深度信息特征提取层

当前有两阶段的方法，首先单目深度估计生成深度图，并将图像数据转为点云数据；

然后用三维点云的检测器输出3D框信息，从而将相机转变为伪激光雷达传感器。这类方法通常网络结构较为复杂且容易过拟合。

DD3D 设计一种端到端、单阶段的单目3D目标检测。基于预训练和共享权重的思路；训练时用到了点云数据，监督深度图的生成，共享预测深度的特征提取层；推理时只需图像数据和相机内参，即可完成3D框的信息预测。下面详细分析检测头head-3D detection。

3D detection head，包含三部分检测头，共12个数值：

3D框检测信息，3D-box head，包含10个参数。朝向角的四元素q(qw, qx, qy, qz)、深度信息Zc、3D 框中心的偏移量O (∆u，∆v)、3D尺寸δ (δW , δH, δH) 。
深度估计预训练，Dense-depth head，包含1个参数，预测Zp；点云投影到图像上特征图所在位置点的z方向深度（dense-depth）。
3D置信度，3D-confidence head，包含1个参数，预测置信度。

解析3D框检测信息：

q(qw, qx, qy, qz): 直接回归得到的是Allocentric orientation (q_allo)，即以3D-bbox自身为中心朝向的四元数。然后被归一化、转换成以相机为中心的朝向(Egocentric orientation)。

O =（∆u，∆v）表示从特征位置到投影到相机平面上的 3D 边界框中心的偏移量。最终将通过反投影得到3D框中线点的3D坐标。

δ = (δW , δH, δH) 表示 3D 边界框的大小与特定类别物体的规范大小的偏差。由于在实际中，每一类具体的物体的物理尺寸通常变化不大，因此可以通过对每一类的物体预设一个尺度（可以在训练集中计算出每一类物体的平均尺寸），然后在此基础上预测尺寸的偏差即可。

Zc表示为目标3D bbox中心的Z分量，因此只与前景特征相关。

Zp表示点云投影到图像上特征图所在位置点的z方向深度，覆盖整图像范围，它与每个像素相关联，类似逐像素的深度图。

深度信息的值，可以通过下面的转换公式得到：