UniFormer：用统一多视角融合Transformer构建时空BEV表征

arXiv论文“UniFormer: Unified Multi-view Fusion Transformer for Spatial-Temporal Representation in Bird’s-Eye-View“，2022年7月上传，浙江大学、大疆公司和上海AI实验室的工作。

BEV表示是一种基于空域融合的自主驾驶感知形式。此外，时域融合也被引入到BEV表示中，并取得了巨大的成功。这项工作提出一种方法，将空间和时间融合统一起来，并将它们合并到一个统一的数学形式中。统一融合不仅为BEV融合提供了新的视角，而且带来了新的能力。通过提出的统一时空融合，可以支持传统BEV方法难以实现的远距离融合。

此外，BEV融合是时间自适应的，时域融合的权重是可学习的。相比之下，传统方法主要使用固定权重和等权重进行时域融合。并且，所提出的统一融合可以避免传统BEV融合方法中的信息丢失，并充分利用特征。

如图介绍BEV时域融合的方法：从左到右，无时域融合、基于warp的时域融合和提出的统一多视图融合。对于无时域融合的方法，仅在当前时间步长用周围图像预测BEV空间；基于warp的时域融合将上一时间步的BEV空间warp，是一种串行融合方法；统一的多视图融合，是一种并行方法，可以支持远距离融合。

传统的BEV时域融合是基于warp的融合，如图a所示：基于warp的融合基于不同时间步长的自运动来warp过去的BEV特征和信息；由于所有特征在warp之前已经组织在预定义的自车BEV空间中，因此该过程将丢失信息。

摄像机的实际可见范围远大于BEV空间的可见范围。例如，对于典型的摄像机来说，100m是一个非常小的可见范围，而大多数BEV范围被定义为不超过52m。通过这种方式，可以获得比简单warpBEV空间更好的BEV时间融合，如图b所示。

为了实现更好的时域融合，提出了一个概念，虚拟视图（virtual view），如图c所示：虚拟视图定义为当前时间步不存在的传感器视图，这些过去的视图根据自车BEV空间旋转和转换，就像实际存在于当前时间步一样。

如图是BEV融合的模型框架：该网络由主干网、统一多视图融合transformer和分割头三部分组成。

最重要的模块是用于统一多视图时空融合的交叉注意。在统一多视图融合的帮助下，所有时空特征可以映射到同一个自车BEV空间。交叉注意模块的目标是融合和集成映射的时空BEV空间特征。

通过这种方式，用BEV query Q来迭代BEV空间不同位置的特征、时间步、多尺度级和采样高度。可以以统一的方式直接检索来自任何地点和时间的信息，而不会造成任何损失。这种设计还使得远距离融合成为可能，因为无论多久以前的特征，都可以被直接访问，也支持自适应时域融合。

最后一个主要部分是自回归机制。将Transformer的输出与BEV query连接起来作为新输入，并重新运行Transformer获得最终特征。BEVFormer将warp的先前BEV特征与自注意模块之前的BEV query连接起来，实现时域融合。对Transformer的第一次运行，只需将BEV query加倍并叠加做为输入。

在BEVFormer中，warp的BEV特征和BEV query的叠加带来了时域融合，这是性能提高的根本原因。这项工作中，BEV特征和query的连接隐含地加深和加倍了transformer的层数。由于warp的BEV特征已经在之前的时间步让transformer处理，因此叠加视为两个连续transformer的嫁接。这样，无warp的简单自回归可以获得与BEVFormer类似的性能增益。

分割头是ERFNet。

ResNet50、Swin Tiny和VoVNet作为主干网。ResNet50和SWN主干从ImageNet预训练初始化，VoVNet主干从DD3D初始化。Transformer的默认层数设置为12。对于ResNet50和Swin，输入图像分辨率设置为1600×900。

对于VoVNet，用1408×512的图像大小。训练用AdamW优化器，学习速率为2e-4，权重衰减为1e-4。主干的学习速率降低了10倍。批量大小设置为每个GPU 1个，模型用8个GPU训练24个epoch。在第20个epoch，学习率降低了10倍。多尺度特征的数量设置为L=4，先前时间步长的默认数量设置为P=6，采样高度的数量设置为Z=4。高度范围为(−5米，3米]，其中stride是2米。

对于100米×100米设置，用50×50 BEV query来表示整个BEV空间，然后将结果上采样4倍去匹配BEV分辨率。对于60米×30米设置，用100×50 BEV query，其上采样与100米×100米设置类似。对于160米×100米设置，用80×50 BEV query，然后向上采样8x去匹配分辨率。用交叉熵（CE）损失在两种设置下进行训练。

对于类不平衡问题，背景类的损失权重默认设置为0.4。由于100米×100米设置中的道路类别是多边形区域，没有类别不平衡问题，因此道路背景类别的损失权重设置为1.0。

实验结果如下：