『笔记』DETR3D

『笔记』DETR3D

CORL2021的一篇文章，使用DETR的检测范式来直接做multi-view images的三维目标检测

3 Multi-view 3D Object Detection

大部分还是很清楚的，符号和公式也比较多，便于理解。不过，非常让我不解的就是文章里的公式(4)，将当前object query和这个feature相加，就成了下一层的query？直接甭学了，transformer跑哪去了，什么东西。说句实话，包括文章里给的Figure 1，都做的让人很难get到。于是结合作者之一在知乎的文章BEV下的纯视觉目标检测-DETR3D做一下总结吧

个人理解：其实主要idea其实就是，设置object queries，通过一个mlp映射这个object queries所对应的3d位置，即3d reference point，做投影，得到2d pixel位置，结合bilinear interpolation索出multi-view image feature maps上的features（所有有效视图上的features average到了一起），于是我们就准备好了该object query对应的图像特征。将该feature和3d reference point的PE都加到object query上，然后object queries之间做attention，个人觉得这个attention既可以说是queries之间的self-attention，又可以说是不同features之间的cross-attention. 每个decoder层结束后，像DETR一样都是每个层后都有head来输出结果，用这个结果又可以去预测delta去调整reference point，进而进行下一层。其实个人感觉bev的概念在这篇文章中并没有那么强烈，倒是也可以，可以说是体现在3d refernce point到2d pixel的这个关系中

很明显，loss设计这块是遵循DETR检测范式的