谈一谈BEV和Transformer在自动驾驶中的应用
BEV和Transformer都这么火，这次就聊一聊。
结尾有资料连接
一 BEV有什么用
首先，鸟瞰图并不能带来新的功能，对规控也没有什么额外的好处。
从鸟瞰图这个名词就可以看出来，本来摄像头等感知到的物体都是3D空间里的的，投影到2D空间，只是信息的损失，也很简单(乘一个矩阵)。甚至是变换到ST图上所需的，中间过程的必备一步。
怎么能说哪个用了鸟瞰图，哪个没用呢。
所以，BEV可以理解为，指一个端到端的感知架构。
所谓端到端，就是没有后处理，不需要作摄像头拼接和obj融合；单个摄像头内如对于道线的识别也不需要(像之前分割的方法那样)做后处理。
举一个反例，记忆泊车的感知算法，有一种做法是在AVM的图上进行SLAM，即使这是货真价实的在鸟瞰图上的算法，也没人天天宣传把这个叫BEV。
问题回到了感知本身。怎么做感知性能好。
不用作后处理当然是好事，如果没有其他缺点。只是，如果一个小球落下来，用牛顿力学一秒钟就能算准，是否需要做1万次实验，然后拟合一个网络来预测运动呢。
先说BEV优点：
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在摄像头fov的重叠区域的物体，自动match和加权，省去了后处理的人工时；
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跨越多个摄像头的物体，也就是fov边缘物体，可以先拼接后接入网络detection；如果不这么做，也可以再拼接一次再detection，但这样不太优雅；
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数采同步由Lidar，且标注用Lidar做时，BEV的GT是现成的。而很多Mono3D网络的GT需要的2D框却没有现成的。
再说缺点：
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重叠区域，双目多视角几何的距离等指标算的更准；
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感知范围小(距离小一半)，位置分表率低(投影之后分辨率为m级)；
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不透明的处理 相机内外参 和 IMU 等输入，类似上面牛顿力学的例子，交给网络去预测确定的公式；
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暂无成熟的网络可用。
第一个优点，是使用BEV的核心诉求。
所以，一般BEV的模型还带上了如下feature:
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时间滤波；
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道线与地图的定位融合；
这些都是很好的探索，挖掘AI的应用潜力。
二 BEV怎么做
BEV要做的核心事情就是一件：把2D相机视角下的feature投影到2D鸟瞰图上。
但是，这个投影需要知道深度信息。当相机视角下，还没做到detection回归距离时，是只有平面的特征图的。'
用AI，当然是假装知道了深度，投影变换用一个矩阵表示，然后靠数据去学习这个矩阵。可以理解为，把回归距离这一步在这做一遍。单帧图像当然可以做，靠近大远小，车和人的尺寸都是固定的，这个规律不难学到。
但是，细节上，想浪费时间的人且看以下：(我非常不喜欢看这些论文，但是最近看了不少)：
(CVPR) , 2019, https://doi.org/10.1109/cvpr.2019.00864
第一篇，先做深度估计，再做detection，能准就怪了。当你抬头看云彩，觉得一多云像草尼马后，你才会体会到距离，再之前，你是迷茫的。
FCOS3D:ICCVW, 2021
第二篇，深度估计和detection分离并行，同上，求大家灌水敬业一点。
Lift, Splat, Shoot: ECCV 2020
第三篇，非常粗爆，直接把cnn得到的features定义为深度分布和context(语义信息)。其中深度分度是一个41维的向量，且每个相机的每个像素点对应一个深度向量和语义向量。所以这是一个惊人大的需要去拟合的tensor。文章写的比较敷衍，连网络定义和图都没有，看样子也嫌浪费时间。
Simple-BEV. 2022.
第四篇，终于正常点，一个BEV点最多对应两个相机点，也就是200*200的矩阵中，每个点对应两个待拟合的小矩阵。比上一篇需要拟合的数少了1000倍。
DETR3D 2021
第五篇，用上了transformer，有网红潜力了。右下角那个decoder的query是按obj的数量来的，obj的数量在0-100之间波动，当数量少时，变成网络瓶颈，对训练效果以及推理的连续性肯定有影响。
BEVFormer ECCV 2022
第六篇，充分吸取过往经验，名字碰瓷tesla，BEVFormer，所以真红了。不过中间那个明明是decoder，为什么作者要叫encoder。
这篇和第四篇区别：1个BEV点要学习4个矩阵(4个偏置和权重)，且网络深度上循环六次，比第四篇多10倍，可能第四篇太少了。
这篇和第五篇区别：那个蓝色的BEV queries大小固定，和BEV输出大小一致。比第五篇多1000-10000倍。
为什么要用Transfomer
先简单说下：
CNN 优点：
1适合并行计算
2适合视觉
3参数少(比MLP)
CNN 缺点：
1 没有全局联系 只能靠最后的全连接层(MLP) 但MLP不能太深
2 不适合做（时间）序列，不像RNN，所以滤波什么的不擅长。
RNN：我能做滤波啊，但RNN不适合并行(主要是训练)，考虑到卡那么贵，还是算的快的能生存，所以被transformer淘汰了
Transformer优点：
1 适合并行计算(和CNN差不多)
2 适合做（时间）序列，所以BEV有了这个能力
3 对于大模型容易训练 (因为参数冗余多，不容易陷入局部最优)，CNN也比较容易训练(自动驾驶适用大小的模型)。
4 可以建立长距离的联系 (CNN不行，MLP可以但是太臃肿)
Transformer缺点：
1 不适合视觉。所以backbone还是CNN
2 没了。
But，上面文章中的Transformer是假的。至于为啥，下次再说。
我一直认为，模型是啥，本身就不重要：
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这几年GoogLeNet为代表的复杂模型已经被淘汰了，
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CNN在工业界已全是最简单的残差模型，
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GPT的胜出也证明模型越简单越好，
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AutoML以及NAS(网络架构搜索)毫无进展
所以，只要有进化条件，任何构型的生物都能在智能上超越人类。
三 注意力机制 Transformer的核心
大家都知道Transformer诞生的那篇google的论文叫什么什么is all your need。
注意力就是不同位置之间关联有多紧密的权重。
两个向量点积，模的最大值产生于向量夹角为0。也就是说，如果两个word意义相近，embedding向量也就相近，那自然注意力就大。这是最简单的一种情况，不用考虑位置向量。
红框里的计算，就是在去求这个关联的权重，得到一个方阵。毫无疑问，这就是trasformer的核心之处。
多说一句，为什么不直接学右边这个矩阵，而是要学左边这两个矩阵呢？
在NLP里，句子的最大长度在100-1000这个量级，而词向量的维度一般在10000-50000这个量级。
分别按100和10000举例，学左边，要学2000000(=2*100*10000)个参数；右边只要学10000(=100*100)个参数。相差200倍。
这里涉及到了AI原理性的问题，参数越少，训练越容易陷入局部最优，而参数多了，到处都是鞍点(维度高了，所有维度的二阶导都同号的概率低)，很容易滑出去。
我们来看这些BEV论文怎么做的：
这里的注意力A是直接学出来的，并没有经过左边的乘法，而且它不是一个方阵，竟是一个标量。和Transformer愿意扩充200倍参数，是完全相反的。
看这个公式，确实只是一个b为0的单层MLP，Nkey的node，输出q维，输入x维。
我们可以看到，右边是BEV坐标(q)，左边是相机坐标§，这个公式就是把相机坐标映射到了BEV坐标。我一直没搞明白为什么要分自顶向下和反过来，不就是把等式左右两边换一下。
四 多头 决定Transformer能力的重要维度
关联有多种含义，比如一个人的头和手是关联的，代表了同一个人；一个人的头和另一个人的头是关联的，代表了都是头。
所以，这就是Multi-Head，多头注意力，一个位置在不同意义上和多个其他位置关联。
此外，Multi-Head还能再多出很多倍参数。NLP里，transformer的头数一般是100。
上面是一个8头的示意，先把每个头的输出拼接起来，再降维(找到最突出的方向)。
我们来看这些BEV论文怎么做的：
文中的Nhead是8。
但是，这是求和，其实还是加权，只不过把A的加权维度从8提升到了64.
所以，是单头。
五 位置编码 Transformer的必备要素
Transformer本身不能分辨输入的位置，对它来说，两个词调换位置是无感地(只要后面地向量位置都跟着换)，所以处理序列问题(位置很重要)必须要加位置编码。包括Vit。
我们来看这些BEV论文怎么做的：
位置编码是一个学到的矩阵。
看来，这不是位置编码，只是叫这个名字。它们根本不关心输入的顺序。编码都是要精心设计的，要能有区分度，而且至少不能有重复的吧。
那为什么会这样呢？
会不会是因为，CNN压根就不需要位置编码呢。
六 其他
还有很多不像的地方，比如每个encoder都有的那个不参与反向算梯度的上一时刻的输出。
我猜可能不这样，梯度就传不下去，毕竟如前所说太瘦了。
我们回顾一下上次说的transformer的优点：
1 适合并行计算。因为既没有多头，也没有矩阵乘法，标量计算的维度也不大，所以变成了并行计算瓶颈。Transformer的特点没有了。
2 适合做（时间）序列，没有位置编码。
3 对于大模型容易训练 参数少。
4 可以建立长距离的联系 连"距离"这个概念都没有。而且都是在周围局部位置的加权。