BEVFormer 论文学习

1. 解决了什么问题？

3D 视觉感知任务，包括基于多相机图像的 3D 目标检测和分割，对于自动驾驶系统非常重要。与基于 LiDAR 的方法相比，基于相机图像的方法能够检测到更远距离的目标，识别交通信号灯、交通标识等信息。有一些方法使用单目画面，然后进行跨相机的后处理操作；这类方法的缺点就是各图像是分开处理的，无法取得跨相机的画面信息，因而效果和效率都比较差。

与单目方法相比，BEV 是表示周围环境的常用方法，它能清晰呈现目标的位置和大小，适合自动驾驶感知和规划任务。但现有的基于 BEV 的检测方法所提供的 BEV 特征要么不够鲁棒，无法准确地预测 3D 目标；要么深度信息不够准确。

人类视觉系统会通过时间信息推理出目标的运动状态与被遮挡物体，但现有的方法很少考虑时间信息。在驾驶过程中，目标移动速度很快，直接使用各时间戳的 BEV 特征，会增加计算成本与干扰信息，因此不是最佳的。

2. 提出了什么方法？

本文提出了 BEVFormer，一个基于 transformer 的 BEV encoder，通过预先定义的网格状 BEV queries 实现信息在时间和空间内的交互。BEVFormer 包括三个部分：

• 网格形状的 BEV queries，通过注意力机制灵活地融合空间和时间特征；
• 空间 cross-attention 模块，从多个相机画面聚合空间特征；
• 时间 self-attention 模块，从历史 BEV 特征提取时间信息，有助于预测运动物体的速度以及被遮挡的目标。

2.1 整体架构

如上图，BEVFormer 包括 6 个标准的 encoder 层，以及 3 项特殊设计，即 BEV queries、空间 cross-attention 和时间 self-attention。BEV queries 是网格形状的可学习参数，在 BEV 空间内，对多相机的画面利用注意力机制 query 特征。

推理时，在时间戳$t$，将多相机画面输入进主干网络 ResNet，获取不同相机画面的特征 F t = { F t i } i = 1 N v i e w F_t=\lbrace F_t^i \rbrace_{i=1}^{N_{view}} Ft​={Fti​}i=1Nview​​，$F_t^i$是第 $t$时刻、第 $i$个相机画面的特征，$N_{view}$是画面的个数。保留时间戳$t-1$的 BEV 特征$B_{t-1}$。在每个 encoder 层，首先使用 BEV queries $Q$，通过时间 self-attention 对 BEV 特征$B_{t-1}$查询时域信息。然后通过空间 cross-attention 使用$Q$来查询多相机特征$F_t$的空间信息。在 FFN 后，encoder 层输出优化后的 BEV 特征，作为下一个 encoder 层的输入。一共经过 6 个 encoder 层，就得到了时间戳$t$的 BEV 特征$B_t$。接下来，使用$B_t$进行后续的 3D 检测和语义分割任务。

2.2 BEV Queries

定义一组网格状的可学习参数$Q\in {\mathbb{R}}^{H\times W\times C}$，作为 BEVFormer 的 queries，其中$H，W$是 BEV 平面的高度和宽度。Query $Q_p\in {\mathbb{R}}^{1\times C}$位于$p=(x,y)$，负责 BEV 平面的相应的格子。BEV 平面上的每个网格都对应着真实世界的$s$米长度。BEV 特征的中心对应着车辆自身（ego）的位置。在输入 BEVFormer 前，在 queries $Q$中加入可学习的 positional encoding。

2.3 Spatial Cross-Attention

因为多相机 3D 感知的输入尺度太大，原始的 multi-head attention 的计算成本就过高。因此，作者基于 deformable attention 设计了空间 cross-attention，每个 BEV query $Q$只和相机画面内的兴趣区域（RoI）发生作用。
如上图(b)，将 BEV 平面的每个 query 变为 pillar-like query，从该 pillar 中采样$N_{ref}$个 3D reference points，然后再将这些点映射到 2D 画面。对于一个 BEV query，映射的 2D 点只会落到某些画面里面，这些画面叫做 ${\mathcal{V}}_{hit}$。将这些 2D 点看作为 query $Q_p$的 reference points，然后从${\mathcal{V}}_{hit}$画面中提取这些 reference points 的特征。最后，计算这些采样特征的加权和，作为空间 cross-attention 的输出。SCA 计算如下：
$$\text{SCA}(Q_p,F_t)=\frac{1}{\left|{\mathcal{V}}_{hit}\right|}\sum _{i\in {\mathcal{V}}_{hit}}\sum _{j=1}^{N_{ref}}\text{DeformAttn}(Q_p,\mathcal{P}(p,i,j),F_t^i)$$

其中$i$是相机画面索引，$j$是 reference point 的索引，$N_{ref}$是每个 BEV query pillar 中 reference points 的个数。$F_t^i$是第$i$个相机画面的特征。对于每个 BEV query $Q_p$，使用一个映射函数$\mathcal{P}(p,i,j)$获取第$i$个画面上$p=(x,y)$位置的第$j$个 reference point。

接下来，介绍如何使用映射函数$\mathcal{P}$从图像上获取 reference point。首先计算$p=(x,y)$位置上 $Q_p$对应的真实世界的坐标$(x^{\prime },y^{\prime })$：

$$x^{\prime }=(x-\frac{W}{2})\times s;y^{\prime }=(y-\frac{H}{2})\times s$$

这里$H,W$是 BEV queries 空间的高度和宽度，$s$是 BEV 网格的大小，$(x^{\prime },y^{\prime })$是坐标位置。在 3D 空间，$(x^{\prime },y^{\prime })$处的目标可能出现在$z^{\prime }$高度。因此，作者预先定义了一组 anchor heights { z j ′ } j = 1 N r e f \lbrace z'_j \rbrace_{j=1}^{N_{ref}} {zj′​}j=1Nref​​，确保我们可以获取不同高度的信息。这样，对于每个 query $Q_p$，得到一个柱状的 3D reference points $(x^{\prime },y^{\prime },z_j^{\prime }{)}_{j=1}^{N_{ref}}$。最后，通过相机参数矩阵，将 3D reference points 映射到不同的相机画面中：
$$\mathcal{P}(p,i,j)=(x_{ij},y_{ij})$$
$$\text{where}{z}_{ij}\cdot {\left[x_{ij}{y}_{ij}1\right]}^T=T_i\cdot {\left[x^{\prime }{y}^{\prime }{z}_j^{\prime }1\right]}^T.$$

其中，$\mathcal{P}(p,i,j)$是第 $j$个 3D reference point $(x^{\prime },y^{\prime },z_j^{\prime })$映射到第 $i$个画面的 2D 点。$T_i\in {\mathbb{R}}^{3\times 4}$是第$i$个相机的参数矩阵。

2.4 Temporal Self-Attention

时间信息对于视觉系统也非常重要，有助于预测运动物体的速度，或者检测遮挡物体。于是，作者设计了 temporal self-attention，融合历史 BEV 特征来表征当前的环境。

给定时间戳$t$的 BEV queries $Q$和$t-1$时间戳的历史 BEV 特征$B_{t-1}$。首先基于车辆自身的运动，将$B_{t-1}$与$Q$对齐，保证同一网格内的特征对应着同一个真实的世界坐标。将对齐后的历史 BEV 特征$B_{t-1}$记为$B_{t-1}^{\prime }$。但是从$t-1$到$t$，真实世界的目标运动偏移是各不相同的。因此，作者通过 TSA 层对特征间的时间关系建模：

TSA ( Q p , { Q , B t − 1 ′ } ) = ∑ V ∈ { Q , B t − 1 ′ } DeformAttn ( Q p , p , V ) \text{TSA}(Q_p, \lbrace Q,B'_{t-1} \rbrace)=\sum_{V\in\lbrace Q,B'_{t-1} \rbrace}\text{DeformAttn}(Q_p, p, V) TSA(Qp​,{Q,Bt−1′​})=V∈{Q,Bt−1′​}∑​DeformAttn(Qp​,p,V)

$Q_p$表示$p=(x,y)$处的 BEV query。$\lbrace Q,B’{t-1}\rbrace $是将$Q$和$B’{t-1}$concat起来，预测TSADeformAttn的偏移量$\Delta p$。对于每个序列中的第一个样本，TSA 会退化为一个不带时间信息的 self-attention，用 BEV queries { Q , Q } \lbrace Q,Q \rbrace {Q,Q}代替 { Q , B t − 1 ′ } \lbrace Q,B'_{t-1} \rbrace {Q,Bt−1′​}。

2.5 实验

2.5.1 Training

对于时间戳 $t$的样本，从过去 2 秒的连续帧中另外选取 3 个样本，这个随机采样策略能增强车辆自身运动的多样性。将这4个样本的时间戳分别记做$t-3,t-2,t-1$和$t$。前 3 个时间戳负责递归地产生 BEV 特征 { B t − 3 , B t − 2 , B t − 1 } \lbrace B_{t-3},B_{t-2},B_{t-1} \rbrace {Bt−3​,Bt−2​,Bt−1​}。对于$t-3$时间戳的初始样本，TSA 会退化为 self-attention。在$t$时刻，模型基于多相机输入和$B_{t-1}$，产生 BEV 特征$B_t$，这样$B_t$就包含了横跨 4 个样本的时间和空间信息。最后将$B_t$输入进检测和分割 heads，计算相应的损失。

2.5.2 Inference

推理时，按时间顺序在视频的每一帧上做预测。保留前一时间戳的 BEV 特征在后面使用，这个在线推理策略节约了大量时间。

从下图可看出，BEVFormer 能够检测出高度遮挡的目标。

#3. 有什么优点？
在 nuScenes test 数据集上，取得了$56.9\%$的 NDS，与基于 LiDAR 的方法相近。BEVFormer 能够显著提高速度的预测准确率和低可见度情况下的目标召回率。