原文链接：https://arxiv.org/abs/2407.10749

简介：基于DETR的3D点云检测器难以达到较高的性能，这可能有两个原因：（1）由于点云的稀疏性和分布不均匀，获取合适的物体查询较为困难；（2）利用点云的几何结构进行查询交互还未被充分探索。本文提出SEED，包括两步查询选择（DQS）模块和可变形网格注意力（DGA）模块。DQS首先保留大量查询以保证高召回率，并通过估计质量分数选择高质量查询。DGA则将参考边界框均匀分割为网格，使用预测偏移量实现灵活的感受野，以使模型关注相关区域并捕捉有信息的特征。实验表明，本文方法在Waymo和nuScenes数据集上均能达到sota水平。

0. 方法概述

本文使用基于体素的主干提取3D体素特征，然后转化为BEV特征，并加入位置编码，拉直为序列。随后，使用DQS进行由粗到细的高质量查询获取；并使用SEED解码层，利用DGA实现查询与BEV特征的交互。

1. 两步查询选择模块

DQS包括前景查询选择和质量查询选择。

前景查询选择：使用二元分类器（掩膜预测器）区分BEV的前景和背景，同时为BEV特征加入位置编码，拉直为BEV查询序列$F_{bev}\in {\mathbb{R}}^{HW\times C}$。然后，选择比例为$r$的分数最高的特征作为粗糙查询。分数$S_{bev}$来自掩膜预测器，以保留尽可能多的前景查询。该步骤可记为：
$$Q_c=To{p}_{N_c}(F_{bev},S_{bev})$$

其中$N_c=HWr$为粗糙查询数，$To{p}_N(x,y)$表示根据$y$从$x$中取出前$N$个查询。

随后，输入SEED解码器获取查询与BEV查询序列的特征交互，得到增强查询$Q_c^{\prime }$：
$$Q_c^{\prime }=Decoder(Q_c,F_{bev})$$

其中Decoder为SEED解码层，见第2节。

质量查询选择：首先将粗糙查询$Q_c^{\prime }$送入FFN，生成分类分数$S_c$（识别3D物体的概率）、定位分数$S_l$（提案框与真值之间的3D IoU）和粗糙提案框$B_c$（真值由第3节中质量感知的匈牙利匹配分配）。设置分类分数阈值$\tau$区分前景物体，并定义质量分数：
$$S_q^i=\{\begin{array}{ll}(S_c^i{)}^{1-\beta }\cdot (S_l^i{)}^{\beta },& 若S_c^i>\tau \\ S_c^i,& 否则\end{array}$$

其中$\beta \in (0,1)$为控制分类分数重要性的超参数。然后根据$S_q$选择前$N_f$个提案框$B_f$，并将$B_f$与相应的质量分数$S_f$拼接，输入MLP生成几何感知的高质量查询：
$$\begin{gathered} B_f=To{p}_{N_f}(B_c,S_q) \\ {Q}_f=MLP(Concat(B_f,S_f)) \end{gathered}$$

最后，DQS的输出查询$Q_f$会输入SEED解码器。

2. SEED解码层

本文使用可变形网格注意力替代DETR中的交叉注意力。

动机：需要针对点云的查询交互方法以探索DETR 3D目标检测的潜力。对于2D检测，附近的物体可能占据绝大多数像素，因此需要全局注意力才能检测到。而3D检测中的物体仅仅占用小部分区域，因此局部注意力就足够了。此外，3D点云包含丰富的几何信息，且矩形边界框无法捕捉物体精确的几何结构，需要灵活的感受野。本文的DGA则是一种有着灵活感受野的局部注意力，能利用3D物体几何信息的查询交互方法。

细节：DQS中的提案框$B_f$被视为参考框，并均匀分割为$k\times k$的网格$g_k$（图中黄色点）。选择的查询$Q_f$（图中红色点）被送入线性函数，生成预测偏移量$\Delta g$。将偏移量与网格相加，生成最终的采样位置，以在灵活的感受野内捕捉3D物体的几何信息。注意力权重$A$也是$Q_f$通过线性函数和softmax函数得到的。使用双线性插值采样的特征与$A$相乘，得到增强查询。DGA可表达如下：
$$DGA(g,F_{bev})=\sum _{j=1}^K{A}_j\cdot \varphi (F_{bev}(g_j+\Delta g_j))$$

其中$K=k^2$，$\varphi$为线性函数。

3. 质量感知的匈牙利匹配

本文引入质量感知的匈牙利匹配（QHM）以分配真值。QHM利用质量分数$S_f$代替传统的分类分数，用于计算分类代价$C_{cls}$：
$$\begin{gathered} C_{pos}=-(1-\alpha )\cdot (S_f{)}^{\gamma }\cdot \log (1-S_f) \\ {C}_{neg}=-\alpha \cdot (1-S_f{)}^{\gamma }\cdot \log (S_f) \\ {C}_{cls}=C_{pos}-C_{neg} \end{gathered}$$

其中$\alpha ,\gamma$为超参数。回归代价与GIoU代价不变。

实施细节：本文的损失包括DETR头损失和DQS损失。DQS损失中，分类分数、定位分数和回归分别由二元交叉熵、IoU损失和SmoothL1损失监督。训练时使用fade策略（避免过拟合）和查询对比（提高性能）。

消融实验中提到：

1. 目前的3种查询选择方式包括：可学习查询、基于热图的查询（如TransFusion-L，选择局部最大元素）和Top-N查询（通过类不可知的FFN并选择前$N$个元素）。基于热图的查询方法性能最低，其余两者性能接近。
2. 目前的3中查询交互方式包括：全局注意力、可变形注意力（感受野灵活）和边界框注意力（或称不可变形的网格注意力；利用边界框的几何信息）。全局注意力会导致OOM，而后两者性能接近。
   下图为各种注意力的图示。