Q: 论文如何解决这个问题？
A: 论文通过提出PETRv2框架来解决多相机图像的3D感知问题，具体方法包括以下几个关键点：
时间建模（Temporal Modeling）：
- 通过3D坐标对齐（3D Coordinates Alignment）实现不同帧之间的时间对齐，将上一帧的3D坐标转换到当前帧的坐标系中，以增强目标定位和速度估计。
多任务学习（Multi-task Learning）：
引入任务特定的查询（task-specific queries），
- 例如车道检测的3D锚定车道和BEV分割的seg查询，这些查询在不同的空间中初始化，并与transformer解码器中的多视图图像特征进行交互。
特征引导的位置编码器（Feature-guided Position Encoder, FPE）：
改进原有的3D位置嵌入（3D PE），
- 通过FPE使3D PE依赖于输入图像数据，利用2D图像特征提供的信息（如深度）来指导查询学习。
鲁棒性分析（Robustness Analysis）：
对PETRv2进行详细的鲁棒性分析，
- 考虑了包括相机外参噪声、相机缺失和时间延迟等多种噪声情况，以评估和提高系统在现实世界条件下的性能和可靠性。
结构图
- 2D backbone（例如 ResNet-50），3D 坐标是从相机截锥空间生成的，考虑到自我运动，首先通过姿态变换将前一帧t−1的三维坐标转化为当前帧t的坐标系。
- 将相邻帧的2D特征和3D坐标分别连接在一起，输入到特征引导位置编码器(FPE)。之后，使用 FPE 为变压器解码器生成键和值组件.
- 特定于任务的查询，包括从不同空间初始化的检测查询（det 查询）和分割查询（seg 查询）(lane 查询)被馈送到变压器解码器并与多视图图像特征交互。
- 更新后的查询被输入到特定于任务的头部以进行最终预测
Q: 论文如何解决这个问题？
A: 论文通过提出PETRv2框架来解决多相机图像的3D感知问题，具体方法包括以下几个关键点：
时间建模（Temporal Modeling）：
通过3D坐标对齐（3D Coordinates Alignment）实现不同帧之间的时间对齐，将上一帧的3D坐标转换到当前帧的坐标系中，以增强目标定位和速度估计。
P 3 d t = T t − 1 t P 3 d t − 1 \bm{P^t_{3d}} = \bm{T^t_{t-1}}\bm{P^{t-1}_{3d}} P3dt=Tt−1tP3dt−1
多任务学习（Multi-task Learning）：
引入任务特定的查询（task-specific queries），例如车道检测的3D锚定车道和BEV分割的seg查询，这些查询在不同的空间中初始化，并与transformer解码器中的多视图图像特征进行交互。
3D object detection
Det Queries: 3D Anchor Points (~1500)+ MLP
Segmentation
Seg Queries:
- 我们引入了用于 BEV 分割的 seg 查询，每个 seg 查询对应于一个特定的Patch（例如，BEV map （ 25 × 25 像素）。
- seg 查询在 BEV 空间中使用固定的锚点进行初始化，类似于 PETR 中检测查询 (det 查询) 的生成。然后使用具有两个线性层的简单 MLP 将这些锚点投影到 seg Queries。
特征引导的位置编码器（Feature-guided Position Encoder, FPE）：
改进原有的3D位置嵌入（3D PE），通过FPE使3D PE依赖于输入图像数据，利用2D图像特征提供的信息（如深度）来指导查询学习。
P E i 3 d ( t ) = ξ ( F i ( t ) ) ∗ ψ ( P l ( t ) i ( t ) ) \bm{{PE}^{3d}i (t)} = \xi(\bm{F_i(t)}) * \psi(\bm{P{l(t)}^i (t)}) PEi3d(t)=ξ(Fi(t))∗ψ(Pl(t)i(t))
ξ : MLP + sigmoid function
ψ(.)：一个简单的多层感知(MLP)
key： 2D feature + 3D PE
value： 2D Feature
python
def position_embeding(self, img_feats, img_metas, masks=None):
eps = 1e-5 # 用于避免除零错误的极小值
# 获取填充后的图片高度和宽度 (pad_h, pad_w)，以及其它相关信息
pad_h, pad_w, _ = img_metas[0]['pad_shape'][0]
# 获取特征图的形状信息：B（批次大小），N（图像数量），C（通道数），H（高度），W（宽度）
B, N, C, H, W = img_feats[self.position_level].shape
# 计算每个像素点在填充后图像中的实际高度坐标和宽度坐标
coords_h = torch.arange(H, device=img_feats[0].device).float() * pad_h / H
coords_w = torch.arange(W, device=img_feats[0].device).float() * pad_w / W
if self.LID:
# 如果使用 LID 方法计算深度坐标
index = torch.arange(start=0, end=self.depth_num, step=1, device=img_feats[0].device).float()
index_1 = index + 1
bin_size = (self.position_range[3] - self.depth_start) / (self.depth_num * (1 + self.depth_num))
coords_d = self.depth_start + bin_size * index * index_1
else:
# 否则，直接计算深度坐标
index = torch.arange(start=0, end=self.depth_num, step=1, device=img_feats[0].device).float()
bin_size = (self.position_range[3] - self.depth_start) / self.depth_num
coords_d = self.depth_start + bin_size * index
# 获取深度坐标的数量 D
D = coords_d.shape[0]
# 生成坐标网格，并将其维度排列为 W, H, D, 3
coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_w, coords_h, coords_d])).permute(1, 2, 3, 0)
# 添加第四维坐标（均为1），形成 W, H, D, 4
coords = torch.cat((coords, torch.ones_like(coords[..., :1])), -1)
# 计算 x 和 y 坐标的变换，确保 z 坐标不为零
coords[..., :2] = coords[..., :2] * torch.maximum(coords[..., 2:3], torch.ones_like(coords[..., 2:3])*eps)
# 生成 img2lidar 矩阵列表
img2lidars = []
for img_meta in img_metas:
img2lidar = []
for i in range(len(img_meta['lidar2img'])):
# 计算每个 lidar2img 矩阵的逆矩阵
img2lidar.append(np.linalg.inv(img_meta['lidar2img'][i]))
img2lidars.append(np.asarray(img2lidar))
# 将 img2lidar 列表转换为 numpy 数组
img2lidars = np.asarray(img2lidars)
# 将 numpy 数组转换为 tensor，形状为 (B, N, 4, 4)
img2lidars = coords.new_tensor(img2lidars)
# 调整 coords 和 img2lidars 的维度，并进行重复操作
coords = coords.view(1, 1, W, H, D, 4, 1).repeat(B, N, 1, 1, 1, 1, 1)
img2lidars = img2lidars.view(B, N, 1, 1, 1, 4, 4).repeat(1, 1, W, H, D, 1, 1)
# 计算3D坐标，将坐标从齐次坐标变换到3D坐标
coords3d = torch.matmul(img2lidars, coords).squeeze(-1)[..., :3]
# 对3D坐标进行归一化
coords3d[..., 0:1] = (coords3d[..., 0:1] - self.position_range[0]) / (self.position_range[3] - self.position_range[0])
coords3d[..., 1:2] = (coords3d[..., 1:2] - self.position_range[1]) / (self.position_range[4] - self.position_range[1])
coords3d[..., 2:3] = (coords3d[..., 2:3] - self.position_range[2]) / (self.position_range[5] - self.position_range[2])
# 创建掩码，检查是否有坐标超出范围
coords_mask = (coords3d > 1.0) | (coords3d < 0.0)
# 计算掩码，若超过一半的深度坐标超出范围，则设置掩码
coords_mask = coords_mask.flatten(-2).sum(-1) > (D * 0.5)
# 合并输入掩码和计算的坐标掩码
coords_mask = masks | coords_mask.permute(0, 1, 3, 2)
# 调整 coords3d 的维度
coords3d = coords3d.permute(0, 1, 4, 5, 3, 2).contiguous().view(B*N, -1, H, W)
# 计算逆sigmoid
coords3d = inverse_sigmoid(coords3d)
# 计算位置嵌入
coords_position_embeding = self.position_encoder(coords3d)
# 返回位置嵌入和掩码
return coords_position_embeding.view(B, N, self.embed_dims, H, W), coords_mask鲁棒性分析（Robustness Analysis）：
对PETRv2进行详细的鲁棒性分析，考虑了包括相机外参噪声、相机缺失和时间延迟等多种噪声情况，以评估和提高系统在现实世界条件下的性能和可靠性。
外参误差：外参误差在现实中很常见，例如汽车碰撞引起的相机抖动或环境力的相机偏移
Rmax = M表示三个轴的最大角度为M。
相机丢失：当一台相机发生故障或被遮挡时，就会发生相机图像未命中。
相机时间延迟：由于相机曝光时间，相机时间延迟也是一个挑战，尤其是在夜间。
T ≈ 0.083s
3D object detection
BEV segmentation
3D lane detection
