文章：Auto4D: Learning to Label 4D Objects from Sequential Point Clouds
作者：Bin Yang， Min Bai， Ming Liang， Wenyuan Zeng， Raquel Urtasun
编辑：点云PCL
来源：arXiv 2021
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摘要
在过去的几年里，由于深度学习方法的进步，我们在目标感知方面（尤其是在4D时空维度）取得了巨大的进展。然而它们通常依赖于大量高质量的标签才能取得良好的性能，而这通常需要人工标注者进行耗时且昂贵的工作。为了解决这个问题，我们提出了一个自动标注流程，从LiDAR点云中生成3D空间中准确的物体轨迹（即4D标签）。其关键思想是将4D物体标签分解为两个部分：在3D中的物体大小，对于刚性物体，这在时间上是固定的，以及描述物体姿态随时间演变的运动路径。我们采用了一个迭代的优化的过程，将在线生成的物体检测通过时间进行跟踪作为初始化，而不是一次性生成一系列标签。我们的模型通过重新估计物体大小和平滑运动路径来生成更高质量的4D标签，改进是通过利用整个轨迹上的聚合观察和运动线索实现的。我们在一个大规模的驾驶数据集上验证了所提出的方法，并展示了人工标注工作量减少了25%。
介绍
探讨一下自动驾驶汽车领域的一项关键挑战，即对场景进行感知和预测的需求，以及采用深度学习在3D感知和运动预测方面取得的进展。然而深度学习方法需要大量标记数据，特别是在时空范围内准确的3D框标签，通常称为4D标签。因为LiDAR点云的稀疏性，使用这些点云创建准确的3D框标签是复杂的，这导致了标注过程的繁琐、耗时和昂贵。为了解决这一问题，提出了一个自动标注模型，该模型综合考虑了整个对象轨迹上的LiDAR点云。该模型采用了一个双分支网络，其中一个分支负责推理对象的大小，而另一个分支负责细化对象的运动路径，该模型通过整合人类注释过程的推理，旨在提高标签的质量和准确性。在验证阶段，使用高质量真值注释的大规模驾驶数据集，该模型表现出了显著的效果。与嘈杂的初始化相比，该模型提高了精确边界框数量，并在标注者参与的环境中提高了标签质量。这种方法有望减少对人工标注的依赖，从而降低成本并提高自动驾驶系统的可行性。
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3D目标检测: 针对自动驾驶的兴趣不断增长，近年来涌现了大量的3D目标检测研究。这些技术多使用LiDAR点云作为输入，通过光栅化或体素化处理点云，以及在鸟瞰图中操作等方式进行处理。然而这些方法通常仅利用传感器在单个瞬间捕获的信息或在非常短的时间段内聚合信息，而我们的研究针对离线边界框生成任务，能够充分利用更长时间段内的时间信息来提高边界框质量。
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时态目标检测和跟踪: 针对序列观测的输入，研究提出了利用时间信息增强每一时刻检测准确性的技术。这包括使用学习的流进行信息传播，通过帧间变形提高检测准确性。我们的方法不同之处在于同时考虑一系列扩展的输入数据，同时在3D边界框上强制执行适用于非可变形物体的常数大小约束。
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半自动标注: 为了应对创建人工注释数据集的高成本，一些研究专注于自动或半自动标签生成。我们的细化技术通过使用人工输入或现有检测器的不完美检测进行初始化，与其他技术相比更具灵活性。这种方法不仅适用于动态对象，还能够处理静态对象，从而在标签生成中取得更高的准确性。相比之下，其他作品通常限制在单帧数据上，而我们的模型能够处理一系列输入数据，有效提高标签的准确性。
内容概述
我们提出了Auto4D，一种新的自动标注方法，它在自动驾驶的背景下从序列点云中恢复3D对象轨迹。区别于只关注单帧对象标签，本文的目标是在3D空间中生成时间一致的对象标签（称为4D标签）。由于车辆在场景中占据了动态交通参与者的大部分，我们的工作重点是自动注释这个类别。请注意，我们可以轻松地扩展这项工作以涵盖其他类别，如行人和自行车。所提方法的概述如图1所示。首先通过引入输入和输出表示来定义我们要解决的问题。然后依次解释是如何推理关于永久属性 - 大小和瞬时属性 - 位姿（或运动路径）的。最后提供模型的训练和推断的详细信息。
图1:所提出的从连续点云恢复4D对象标签的模型的系统结构概述。
Auto4D模型的输入和输出
尽管使用伪标签有一些用处，但我们发现这些标签与人工注释相比在定位方面仍有差距。为了缩小这一差距，Auto4D通过从原始传感器数据推理来精炼轨迹级别的估计。模型的输入包括来自LiDAR传感器的3D测量和预训练的3D物体检测器生成的初始轨迹。Auto4D独立处理每个物体轨迹，生成固定的物体大小预测和优化的运动路径。这一过程基于整个日志序列中的点云观察，使用世界坐标系表示，从而使得模型可以独立于自车运动推理物体运动。最终模型通过两个分支，即物体大小分支和运动路径分支，对轨迹进行细化。
Auto4D模型的物体大小
该分支通过使用初始化提供的边界框在不同时间戳上聚合对象的部分观测，生成整个轨迹的单一边界框大小。利用自车和物体之间的相对运动，它能够从不同视点观察相同物体，创造更稠密和完整的点云，从而比在线检测器更准确地估计物体大小。具体流程包括：
a) 物体观测：通过对点云数据和初始物体轨迹进行处理，构建了一个稠密的点云，聚类属于物体的点。
b) 物体编码器：在鸟瞰图（BEV）中提取高分辨率的空间特征，用于推理物体大小。
c) 物体解码器：通过查询对象中心的特征并应用多层感知器（MLP），预测物体大小。
d) 大小条件下的框细化：利用整个轨迹上更稠密的观测值，生成更准确的大小估计，通过将新的大小估计锚定到离自车最近的角，调整边界框的宽度和长度，以适应刚性物体的常数大小约束，比较了两种更新策略，发现“角对齐”策略更准确。
图2. 针对新的物体大小细化检测框的两种不同策略，绿色框是原始框，而红色框是具有新物体大小的框。发现将新的边界框锚定到最近的角上产生明显更好的结果，因为它考虑了可见和遮挡角的不同定位不确定性。
运动路径
通过学习从原始传感器数据和序列化物体状态中预测对运动路径的细化，进一步平滑了物体轨迹。该方法借助传感器观察更好地定位每帧的检测，同时使用时间运动信息为物体在观测稀疏时或遮挡的帧提供额外约束。该分支包括路径观测，路径编码器和路径解码器，通过提取时空特征和运动信息，使得对车辆等交通参与者运动路径的预测更为准确。
训练和推理
这里说明了它们的训练顺序，使用相同的损失函数，而在推理时，先应用物体大小分支，然后以滑动窗口的方式应用运动路径分支，为了避免静态物体的小运动，引入了一个分类输出，用于确定对象的静止状态。请注意，Auto4D适用于静止和移动对象，为了避免静止对象的小运动，我们在预训练的对象检测器中添加了一个分类输出，以确定对象是否为静止。如果是静止对象，则只在具有最高置信度分数的帧上应用运动路径分支。
实验
我们在一个带有高质量人工标注的真实驾驶数据集上验证了提出的模型，以较高的阈值（0.9 IoU）评估框的一致性，以反映实际标注的标准，并通过计算满足此阈值的自动生成的边界框的百分比来近似时间节省，因此不需要进一步的人工输入。此外还展示了模型如何在模拟人工输入的“注释员参与”设置中使用的示例，最后进行了消融研究并展示了定性结果。
数据集与评价指标
这里介绍了一个名为Car4D的大规模驾驶数据集，该数据集利用高质量的LiDAR传感器数据并由专业人员进行标注。相较于公共数据集，Car4D通过自适应放置关键帧和采用运动自行车模型进行插值，提供更高质量的标签。数据集包含5487个场景，每个场景25秒，分为4662/336/489个场景的训练/验证/测试集。对于标签质量，重点关注了边界框的精度、轨迹长度以及错误分类。作者指出，在连续空间中准确绘制边界框是人工标注中最耗时的部分，而模型专注于提高这一方面的定位精度。评估指标主要集中在减少连续错误方面，使用IoU在BEV空间评估边界框精度。与一般做法不同，使用了90%的IoU阈值，以更好地反映人类标注的质量，对于LiDAR点云，考虑到数据稀疏性和框定位的复杂性，BEV框的一致性可能较低。
4D标签的评估
a) 初始化模型：使用在线检测器和离散跟踪器的最新模型初始化对象轨迹，这是获取4D对象轨迹的研究经典方法。BEV车辆检测器根据[9]的架构训练，以过去0.5秒的LiDAR数据和地图信息作为输入。采用基于距离的跟踪器，通过匈牙利匹配实现全局最优化，替代了贪婪匹配。
b) 基线：与物体大小分支和运动路径分支分别进行比较的两个基线。物体大小分支利用整个轨迹的观察，与将过去和未来0.5秒的LiDAR扫描作为输入的离线检测器基线进行比较。运动路径分支与一个带有卡尔曼滤波的离散和连续跟踪器进行比较，以平滑轨迹。
c) 评估结果：在Car4D训练集上训练初始化模型和Auto4D模型，并在验证集和测试集上进行评估。这模拟了当我们标记了一个经过精心策划的数据集，但仍需要标记更多日志的情景。评估结果表明初始化模型本身已经产生相当准确的物体轨迹，其中40.6%的边界框与地面实况的IoU大于90%。两个基线在一定程度上提高了边界框的精度，但离线检测器产生更精确的边界框，特别是在0.9 IoU时增加了0.9%。我们的方法取得了显著的改进，物体大小分支和运动路径分支分别将0.9 IoU的边界框数量增加了8.4%和6.3%，相当于减少了人工纠正不准确边界框工作量的约25%（<0.9 IoU）。Car4D测试集的评估结果如表I所示
大小细化的评估
a) 基线：通过与多个基线比较，深入评估了物体大小分支的作用，对于由在线检测器和非恒定物体大小的跟踪器生成的物体轨迹，有多种策略可通过利用整个轨迹上的信息来改进大小估计。基线包括朴素方法，即随机选择一个帧的大小估计，以及更稳健的方法，如在整个轨迹上取平均或中值大小，以减少由于检测不完美而引起的噪声。另一种方法考虑检测不确定性，并从检测器置信度最高的帧中选择大小估计。
b) 评估结果：我们将我们的物体大小分支与四个基线进行比较，并在表II中呈现了评估结果。使用我们提出的大小条件的框细化来调整边界框，我们表明简单方法，如中值或分数，相比于随机采样，在非常精确的边界框（≥ 0.9 IoU）的数量上实现了10.9%/12.4%的增加。与此相反，通过基于学习的模型利用综合的原始传感器观察，我们的方法实现了几乎翻倍的增益（18.5%）。
消融研究
通过几项消融研究来分析和验证设计决策，并在Car4D验证集上展示了评估结果（见表III）。
a) 两分支结构：Auto4D将物体大小与运动路径分开处理。相比之下将两者同时优化的替代方法,只实现了3.7%的增益，远低于两分支结构的16.3%增益。我们还验证了提出的大小条件的框细化的优越性，通过将中心对齐策略与角对齐策略进行比较，结果显示角对齐策略更为有效。
b) 静止 vs. 移动对象：在静止对象上，仅使用物体大小分支时取得更多改进，因为我们更有可能从多个视角获取观测，从而提高了大小估计的准确性。当同时应用运动路径分支时，更多的收益来自移动对象，符合预期。
c) 自车位置先验：所提出的物体大小分支处理静止和移动对象的能力,在高精度自车定位的情况下，使用先验带来了额外的性能提升，尽管程度有限。这证明物体大小分支本身能够从嘈杂的对象重建中学到准确的对象大小。
定性结果
我们用图3和图4展示了对象检测和轨迹的定性结果，生动展示了我们模型估计完整对象大小和平滑运动路径的能力。图3对比在线LiDAR对象检测器，我们的方法通过充分利用整个轨迹上更丰富的观测，成功解决了由于部分观测而导致的对象完整范围难以估计的问题。
图3. 我们优化的标签（蓝色）与初始检测结果（红色）的定性比较，这里仅展示静止车辆的示例，我们用灰色绘制聚合的LiDAR点，并用红色表示对应于检测时间戳的单次扫描LiDAR点。
图4将Auto4D的结果与输入的嘈杂轨迹进行比较，发现Auto4D为静止对象生成更准确的边界框，而对于移动对象，由于固定大小的约束，即使对象远离自车并且观测非常稀疏，我们也能够正确地估计对象的位置，总体而言，生成的轨迹更加平滑和自然。
图4. 在线检测和跟踪结果与Auto4D结果的定性比较。在BEV中以轨迹（颜色）和相应的LiDAR点（灰色）一起绘制。我们以2 Hz绘制边界框以避免混乱，显著的改进用品红色圆圈突出显示。
总结
尽管以前的自动标注方法主要注重在帧级别生成2D或3D标签，但在本文向前迈出一步，利用扩展的时间信息生成平滑且一致的物体轨迹。为实现这一目标，我们提出将4D标签分解为两个组成部分：物体大小和运动路径。物体大小在整个时间段内保持不变，而运动路径描述了物体姿态（中心位置和方向）随时间变化的方式。我们的模型接受不完美物体轨迹作为输入，并通过利用整个轨迹上的时空信息来学习优化它们的大小和路径。我们在一个具有高质量注释的大规模驾驶数据集上验证了该方法，并相较于各种基线显示出显著的改进。
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