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原文链接：https://arxiv.org/abs/2403.11761

0. 概述

本文的BEVCar模型是基于环视图像和雷达融合的BEV目标检测和地图分割模型，如图所示。模型的图像分支利用可变形注意力，将图像特征提升到BEV空间中，其中雷达数据用于初始化查询。然后，使用交叉注意力融合图像和雷达特征。最后，降低空间分辨率，并使用多类分类头进行BEV分割（车辆、地图）。

1. 传感器数据编码

摄像头：使用冻结的DINOv2 ViT-B/14（可学权重的ViT适应器），输出多尺度图像特征。

雷达：类似SparseFusion3D，本文使用的雷达点原始特征包括3D位置$(x,y,z)$，未补偿的速度$(v_x,v_y)$和RCS值（捕捉表面的可检测程度）。将点云体素化后，输入下图所示的特征编码模块（FCN表示全连接层，其结构与PointNet类似）。最后将体素特征表达输入体素编码器，压缩高度，得到雷达BEV特征$f_{rad}$。

2. 图像特征提升

受BEVFormer启发，本文在可变形注意力的基础上，提出使用稀疏雷达点来初始化查询。

查询初始化：即利用雷达的3D信息初步地将图像特征提升到BEV。首先初始化以前视相机为中心的3D体素，将每个体素与一个或两个视图关联，然后根据射线投射将图像特征提升到3D（关联多个视图的体素，其特征取平均）。

注：此步骤与LSS的方法不同，因其考虑了每个像素的大小（如图，射线经过区域的部分相邻区域也被标记为同一颜色）。因此，实际上该方法更接近Simple-BEV（其中双线性采样被替换为最近邻采样）。

最后使用$1\times 1$卷积压缩高度，得到$X\times Y\times F$的特征。然后，使用雷达指导的可变形注意力得到$X\times Y\times F$的初始化查询$Q_{img}^L$。

提升：将初始化查询$Q_{img}^L$与可学习位置编码$Q_{pos}^L$和可学习查询$Q_{bev}^L$求和得到$Q^L$，再使用可变形注意力从图像进行特征采样，得到最终的图像BEV特征。

此处可变形注意力的查询参考点如何确定？文中提到再次建立$X\times Y\times Z$的体素空间，是否同一BEV位置、不同高度的体素对应的查询均相同（为对应的BEV查询），而参考点为体素在图像上的投影？

3. 传感器融合

类似TransFusion，本文查询雷达点周围的图像特征，并使用可变形注意力提取特征。本文将$f_{rad}$，可学习位置编码$Q_{pos}^F$和可学习BEV查询$Q_{bev}^F$求和，得到$Q^F$，然后将图像特征作为交叉注意力的键与值，并将输出送入BEV编码器。

4. BEV分割头

本文为多类BEV分割使用单一任务头。具体来说，使用卷积网络输出1个物体类别和$M$个地图元素类别，输出的大小为$(M+1)\times X\times Y$（注意一个像素可以同时属于多种类别）。

目标检测：本文考虑所有车辆。使用二元交叉熵损失监督：

$$L_{BCE}=-\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N\log (p_{i,t})$$

其中

$$p_{i,t}=\{\begin{array}{ll}{p}_i& 若y_i=1\\ 1-p_i& 否则\end{array}$$

y i ∈ { 0 , 1 } y_i\in\{0,1\} yi​∈{0,1}表示像素$i$是否属于车辆类别，$p_i$为预测$y_i=1$的概率。

地图分割：本文使用$\alpha$平衡的多类别focal损失：

$$F_{FOC}=\sum _{c=1}^C-\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N{\alpha }_{i,t}(1-p_{i,t}{)}^{\gamma }\log (p_{i,t})$$

其中$c$为语义类别编号，$\gamma$为区分简单/困难样本的聚焦参数。${\alpha }_{i,t}$类似$p_{i,t}$的定义：

$${\alpha }_{i,t}=\{\begin{array}{ll}\alpha & 若y_i=1\\ 1-\alpha & 否则\end{array}$$

其中$\alpha$处理前景/背景的不平衡性。