LiDAR-BEVMTN：自动驾驶中的实时激光雷达鸟瞰图多任务感知网络-程序员宅基地
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.08850.pdf
视频链接：https://youtu.be/H-hWRzv2lIY
摘要
本文介绍了LiDAR-BEVMTN：自动驾驶中的实时激光雷达鸟瞰图多任务感知网络。激光雷达对于自动驾驶中鲁棒的3D场景感知至关重要。激光雷达感知具有仅次于相机感知的最多的文献。然而，使用激光雷达进行检测、分割和运动估计等任务的多任务学习仍然相对未经探索，尤其是在车载级嵌入式平台上。本文提出一种实时的多任务卷积神经网络，用于基于激光雷达的目标检测、语义和运动分割。统一的框架包含共享编码器和任务专用解码器，实现联合表示学习。本文提出一种新型的语义加权和引导（SWAG）模块来选择性地迁移语义特征，以改进目标检测。本文的异构训练策略结合各种数据集，并且利用了任务之间的互补线索。该工作提供了首个嵌入式实现，将这些来自激光雷达点云的感知任务统一起来，在嵌入式NVIDIA Xavier平台上实现3ms延迟。我们在语义和运动分割这两项任务上取得最先进的结果，并且在3D目标检测任务上获得接近最好的性能。通过最大化硬件效率并且利用多任务协同，本文方法提供了一个精确且高效的解决方案，专为现实世界自动驾驶部署量身定制。
主要贡献
本文的主要贡献总结如下：
1）本文提出一种实时多帧扫描的多任务CNN框架，用于从激光雷达点云中进行联合目标检测、语义分割和运动分割；
2）本文提出了一种语义加权和引导（SWAG）模块，其选择性地迁移相关语义特征，以提高目标检测精度；
3）本文提出一种异构训练策略，将不同的数据集结合起来，并且利用多任务协同；
4）本文提出一种简单而有效的基于距离的点云稠密化技术，以丰富目标边界并且改进远距离检测；
5）本文在嵌入式平台NVIDIA Xavier AGX开发套件上进行了大量的消融研究，并且证明了其实时能力。
论文图片和表格
总结
在这项工作中，我们提出了LiDAR-BEVMTN，这是一种用于从激光雷达点云中进行联合目标检测、语义分割和运动分割的多任务神经网络。本文提出的模型在具有挑战性的KITTI和SemanticKITTI数据集上的所有三项任务中均取得最先进的结果。据我们所知，这是首项在KITTI和SemanticKITTI上使用多任务深度学习来共同处理这些特定任务的工作。本文的结果和分析证明了多任务学习在组合3D感知方面的优势。尽管多任务使用连续激光雷达扫描，但是我们在嵌入式车载平台上实现了3ms的低延迟。今后工作包括将该方法扩展到其它感知任务中，例如自动驾驶中的里程计、自车运动估计和速度预测。我们希望这项工作能够提供有用的见解，并且推动基于激光雷达场景理解的多任务深度学习的持续研究。
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