1摘要
虽然最近基于纯视觉的3D检测方法利用了时序信息，但它们使用的有限历史信息限制了时序融合性能提升的上限。论文观察到现有多帧图像融合的本质是时序立体匹配，且目前算法的性能受到以下因素影响：1）匹配分辨率的低粒度；2）有限历史信息的使用产生的次优多目设置。论文的理论和实验分析表明，不同像素和深度的视图之间的最优时间有显著差异，因此有必要融合长期历史上的多个时间戳信息。基于此，论文建议从长期的图像观察中生成cost volume，用更优的多目匹配补偿粗糙但有效的匹配分辨率。此外，论文增加了用于长期粗匹配和短期细粒度匹配的逐帧单目深度预测，并发现长短期时间融合具有高度互补性。论文提出的算法名为SOLOFusion，在保持高效的同时，在nuScenes测试集上取得新SOTA！
代码链接：https://github.com/Divadi/SOLOFusion
上图中的 Localization Potential 是作者定义的一个值，当这个值大的时候，变化相同的深度，采样点在两张图像中的成像位置差别越大，因此深度越容易被感知到。比如图中右上角3D世界中的两个红色圆点，在 和 两帧图像中的投影长度是不一样的，这表示在 Ref. view 下，采样点深度变化相同的长度时，在 这一帧中是更容易被网络感知到的
在stereo temporal 3D detection方法下，作者发现目前方法性能（上图中的 Localization Potential ）主要受限于：
匹配分辨率的低粒度
使用的历史帧数量十分有限以至于匹配过程总是次优的
为了分析图像分辨率和 Timesteps 这两个因素如何影响检测性能，作者将3D检测形式化，用candidate匹配中的localization potential来描述模型在相邻帧中感知深度的能力，
并且自然而然提出了一个结合short-term和long-term history的算法（SOLOFusion），在图像分辨率和融合时序帧之间做了一个平衡，在不增加内存和时间消耗的情况下大大提升了算法在nuScenes数据集上的性能
2用于纯视觉3D检测的统一时序立体形式
作者在这一节给出了camera only的基于时序立体匹配的一个通用的形式化定义，作者认为目前的基于时序帧的方法可以归纳为以下通用的组成部分：
Candidate Locations：指在3D空间中的需要匹配的点的位置
Sampling Operation ：如何在已有的2D图像特征中采样对应Candidate Locations所对应的图像中的区域
Sampling Resolution ：用于采样的2D图像特征的分辨率
Temporal Aggregation：用于融合不同帧的特征的方法
Timesteps Used：相邻帧之间的间隔
Candidate Location Processing：用于处理融合多帧之后的特征的模块，并且这个模块需要给出2D特征到3D世界的映射
Task/Supervision：用于监督的任务和对应的loss
根据以上的定义，作者用一个表格来对比了目前多目立体匹配的方法以及LSS-based（例如Bevdepth），Query-Based（例如BevFormer）的方法之间的异同，并将stereo temporal的3D检测方法与多目立体匹配联系在了一起
从形式上面看，多目立体匹配和temporal 3D检测都需要融合不同时刻的多帧信息，多目立体匹配MVS和temporal 3D检测都是估计在3D世界中的某个位置是否被某个物体占据，只不过MVS只需要知道这个位置有没有物体，而3D检测需要知道在这个位置是哪个特定的物体
举个例子，对于Candidate Locations，MVSNet是在3D空间中用平面扫描的方法来采样，沿着参考图像相机法线的方向对3D空间均匀的切片；LSS-based的方法是在整个3D空间或者Bev视角下用网格生成密集的candidate位置；而Query-Based的方法生成的是稀疏的candidate，不过要另外用L1 Loss去回归一个距离中心点的offset
从表一中，作者发现当前的3D检测算法在选择的帧数和时间间隔都不是很大（Prev Time 列），并且从Sampling Res 来看，MVSNet是在分辨率上采样图像特征，而大部分检测方法中使用的是更小的，而BEVStereo，虽然也使用了MVS模块，并且也沿用了MVSNet用的分辨率，但是它使用的是short temporal history，作者在后续中分析了这种short-term信息实际上是会限制网络性能的。
3理论分析
这一节作者主要从理论上分析了 temporal differences 和 image resolution是如何影响性能的（以two-view 为例）
上图是两个相机坐标系的示意图，橙色是参考相机坐标系（Ref.），蓝色是源图像（Src.）坐标系，两个坐标系之间的夹角是，两个坐标系之间的平移分别是和；图中橙色原点是参考相机坐标系原点，蓝色原点是源相机坐标原点。三个红色的点分别表示采样点在三维世界中真实的坐标，以及在两个相机平面的成像点（参考对极几何的原理）
首先作者给出了一个变换公式，在已知相机A和B的内参矩阵以及相机A（Ref.）到B（Src.）的变换，以及Ref. view中对应像素点的深度值之后，我们可以得到这个点在Src. view下的图像平面的位置，由一个单应性变换给出：
在已知相机A和相机B的内参和外参矩阵，以及采样点在相机A坐标系下的深度时，单应性变换通过投影和逆投影，将平面A上的像素点变换到相机B的坐标系下，找到相机A中像素点在相机B图像中对应的位置
其中，，， 是相机A的光心，对应图中的橙色圆点，之所以求这个变换是为了下一步求导：
对求导，这个导数的值越大，表示深度变化一个单位，表现在图像上的距离变化越大，比如变化会越大（同理）当这个导数值越大的时候，事实上深度值的变化是更容易被感知到的，从公式（3）中我们可以看到，这个值是和图上的 还有 相关的（表示坐标系之间的平移矩阵，因此只要能保证物体能在图像中成像，当这个距离越长的时候，导数是越大的）
根据上述公式，我们可以定义一个最优的localization potential，即让上述导数取最大值即可，根据上述分析，作者统计了像素点在不同深度假设下最优localization potential所需要的时间长度：
在图4中，纵轴是深度采样，值越小，深度越小，填充的颜色越深代表最优时间步长越短，从图上我们可以看出，深度越小的地方，最优时间步长越小，此外，我们还能看出，在同一个Ref. view下面，对于不同的像素点，最优时间步长很不一样，因此作者认为，增加融合的帧数以及在一个长的时间内去感知可以得到更好的结果
那么图像分辨率是如何影响localization potential的呢？
公式（3）中的是内参矩阵中的焦距，当图像被下采样的时候，焦距也要乘以一个相同的下采样系数，所以当采样分辨率越小的时候，相应的localization potential也会变小，但是作者发现，下采样带来的性能损失，可以被融合更多的序列帧来解决
4方法
根据上面的分析，作者提出了SOLOFusion框架，包括两部分：
基于LSS-based 框架使用低分辨率图像特征以及Long term history
MVS-based框架，用高分辨率图像来估计short term的深度
对于低分辨率Long term history，作者将历史帧中的特征变换到当前帧中，直接concat到一起，作者表明使用这样的方式以及高于了当前的很多算法
对于高分辨率short term特征，作者使用了两个连续帧来进行立体匹配，得到深度的信息，但是如果对整个深度区域进行采样的话，这样高分辨率的立体匹配其实对计算和存储的消耗都非常大，因此作者利用了单目的信息来减小立体匹配中的计算消耗。用Gaussian-Spaced Top-k sampling 在单目估计出来的深度附近采样K个点，然后再对这K个点做立体匹配，得到 plane sweeping cost volume，最后估计出一个深度图，来补充Long term 低分辨率所丢失的信息，作者表明，在不使用这种特殊采样方法的情况下，SOLOFusion在GPU以及运行时间上有显著的增加
那么作者是如何采样的呢？
作者从强化学习中得到了平衡 “exploration”和“exploitation”的灵感，先用单目估计的深度作为先验，既要利用单目的先验信息，也要充分探索其他候选位置的深度，因此作者提出了一种Gaussian-Spaced Top-k sampling 采样策略，对于高概率的地方，用概率来进行反向加权（down-weight）
是第 次迭代之后的概率分布，表示在深度 处的概率质量函数（Probability Mass Function，可以理解为离散概率分布中的概率密度函数，表示离散概率的差分值，这个值越大，概率变化越陡峭），这个公式可以理解为，概率密度越大的地方权重越小，通过这样的加权方式作为“exploration”，探索其他候选位置的深度。
迭代几次之后，深度的采样点如下图所示：
5实验
在nuScenes验证集和测试集上的结果：
SOLOFusion目前在nuScenes数据集上camera-only 3D detection中位列第一
消融实验一：对于低分辨率long-term，融合更多时间帧性能更好：
作者以BEVDepth为baseline模型，在这个基础上不断增加参与融合的时序帧的数量，当timesteps小于16时，每次增加时序帧性能都会有显著的提升，但是当融合的timesteps超过16时，对性能的提升就很小了，对比timesteps取16和取41，性能几乎没有提升，作者认为这是因为在超过16帧之后可见区域几乎没有重叠。
消融实验二：对于高分辨率，short-term中立体匹配使用平面扫描算法时深度平面的采样数量：
当均匀采样112个深度的时候，cost volume的大小是，作者表示在这样的分辨率下面，显存和运行时间会显著增加，因此没有办法训练模型，当在整个深度范围内均匀采样的数量越小，性能越差，但是使用作者提出的Gaussian-Spaced Top-k sampling 方法，可以在采样7个深度的情况下达到均匀采样28个深度所能达到的性能
消融实验三：High-Res, Short-Term 以及Low-Res, Long-Term 的有效性：
baseline 模型是BEVDepth，在BEVDepth的基础上叠加High-Res, Short-Term 或者Low-Res, Long-Term 模块。
从(a)到(b)，在baseline的基础上叠加了High-Res, Short-Term模块，在不增加内存的情况下性能已经有所提升；从(a)到(c)，Low-Res, Long-Term 模块对FPS的影响更小，但是这个模块被证明是对性能提升更大的；作者在这一部分还提到，High-Res, Short-Term模块对性能的提升在左右，而Low-Res, Long-Term 模块对性能提升在左右，叠加这两个模块得到的改进是左右（实验d），这说明这两个模块不仅都被证实是有用的，而且在功能上是高度互补的
实验四：时序融合和图像分辨率之间的平衡：
由于融合了长短时信息，SOLOFusion即使在较低的分辨率下（，BEVDepth的一半）也能达到高于BEVDepth的性能，这个实验也验证了SOLOFusion的一个重要性质，即通过减小图像分辨率的同时（减小了分辨率之后计算量会大大减小）融合时空序列信息（在本文中对算法的延迟很小），低分辨率的SOLOFusion可以以大约5倍的FPS和一半的内存成本实现了与高分辨率BEVDepth相似的性能。
实验五：运行时间：
对比了两个当前的short-term stereo算法（BevStereo和STS），在这里作者为了公平比较只使用了short-term high resolution 部分的算法，SOLOFusion在准确率和效率上都超过了BEVStereo，尽管mAP略低于STS，但是运行时间和显存占用都更少
转自：“arXiv每日学术速递”微信公众号
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