PETR: マルチビュー3D物体検出のための位置埋め込み変換

PETR: Position Embedding Transformation for Multi-View 3D Object Detection

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Yingfei Liu, Tiancai Wang, Xiangyu Zhang, Jian Sun ／ arXiv:2203.05625 ／ PDF

2022-03-10 投稿・2022-07-19 改訂

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1分まとめ

PETRは、3D座標を位置埋め込みとして2D画像特徴に重畳し、トランスフォーマーデコーダが3D位置認識特徴と直接相互作用するエンドツーエンドのマルチビュー3D物体検出手法である。nuScenesテストセットで外部データ使用時にNDS 50.4%、mAP 44.1%を達成し、カメラのみの手法として初めてNDS 50%を超えたと報告している。

3D座標を位置埋め込みとして2D画像特徴に加える3D位置認識特徴を導入し、DETR3Dの2D-3D投影と特徴サンプリングを不要にした。
nuScenesテストセットで外部データ使用時にNDS 50.4%、mAP 44.1%を達成し、カメラのみで初のNDS 50%超えを報告している。
valセットではDETR3D†（Res-101・1600×900）のNDS 0.434に対し、PETR†は0.442と0.8ポイント上回った。
評価はnuScenes単一データセットのみで、他データセットでの汎化は未検証。著者による限界の明記もない。
推論速度はPETRが10.7 FPS（V100）で、BEVDetの4.2 FPS（3090）より速いと報告するが、GPUが異なり厳密な比較ではない。

課題

DETR3Dは物体クエリから予測した3D参照点を画像に投影し、その点の2D特徴をサンプリングすることでクエリを更新する。この方法は参照点の座標誤差がそのまま特徴の品質に影響し、注目領域も一点に限られる。さらに2D-3D変換とサンプリングの手続きが複雑で、実応用を妨げる。BEVベースの手法はZ軸方向の推定誤差を抱える。PETRはこれらのオンライン変換を排除し、3D位置情報を特徴に埋め込むことで、クエリが直接3D空間の文脈を捉えられるようにした。

提案手法

提案手法は、入力画像からバックボーン（ResNet/Swin/VoVNet）で抽出したP4特徴（1/16解像度）に対し、3D位置エンコーダで3D座標を位置埋め込み（PE）として重畳し、3D位置認識特徴を生成する。3D座標は、カメラフラスタム空間をメッシュグリッド化し、深さ方向に64点を線形増加離散化（LID）でサンプリングした後、各カメラの逆投影行列で3Dワールド座標へ変換し、ROI（X/Y: ±61.2m、Z: -10〜10m）で正規化する。位置埋め込みはMLPで座標を変換し、2D特徴とは1×1畳み込みで次元を揃えて加算する。デコーダでは、3D空間の学習可能なアンカーポイント1500個から生成したオブジェクトクエリが、この3D位置認識特徴と多層にわたって相互作用し、クラスと3Dバウンディングボックスを出力する。損失はfocal loss（分類）とL1 loss（回帰）を使用し、ハンガリアン法で割り当てる。

評価と結果

評価はnuScenes val/testで実施。valではPETR†（ResNet-101, 1600×900）がNDS 0.442/mAP 0.370を達成し、同条件のDETR3D†（NDS 0.434/mAP 0.349）を上回った。Swin-Tバックボーン（1408×512）でもPETRはNDS 0.431/mAP 0.361で、BEVDet Swin-T（NDS 0.417/mAP 0.349）を上回った。testセットではPETR Swin-SがNDS 0.481/mAP 0.434、外部データ使用のPETR*（V2-99）がNDS 0.504/mAP 0.441を達成し、最高性能（SOTA）を得た。推論速度は入力1056×384で10.7 FPS（Tesla V100）と報告されている。なお、val比較のFCOS3DとPGDはTTA使用、DETR3D†とPETR†はFCOS3D初期化かつCBGS使用という条件の違いがある。

nuScenes val セットの性能比較（Table 1 より抜粋）

手法	バックボーン	入力サイズ	NDS	mAP
FCOS3D	Res-101	1600×900	0.415	0.343
PGD	Res-101	1600×900	0.428	0.369
BEVDet	Swin-T	1408×512	0.417	0.349
DETR3D†	Res-101	1600×900	0.434	0.349
PETR Swin-T	Swin-T	1408×512	0.431	0.361
PETR† Res-101	Res-101	1600×900	0.442	0.370

出典: 論文 Table 1。†はFCOS3Dで初期化したバックボーンを使用。FCOS3DとPGDはテスト時データ拡張（TTA）使用。DETR3D†、PETR†、PETR Swin-T、BEVDetはCBGSで学習。PETR†とDETR3D†の比較は同じ初期化・入力サイズで条件が揃っている。BEVDetとPETR Swin-Tは入力サイズが同じ。他は条件が異なるため単純比較はできない。

nuScenes val セットの NDS 比較

出典: 論文 Table 1。†はFCOS3D初期化。FCOS3DとPGDはTTA使用。PETR†は当手法の代表結果。

推論速度の比較（入力サイズ 1056×384）

出典: 論文 4.3 節の記述。BEVDetはNVIDIA 3090、PETRはTesla V100で計測。GPUが異なり、3090の方が高性能なため、速度差は参考値。

新規性

既存のDETR3Dが行うオンラインの2D-3D投影と特徴サンプリングを排除し、3D座標を位置埋め込みとして2D特徴に重畳する3D位置認識特徴を導入した点が新規。暗黙的神経表現（INR）のアイデアを3D物体検出に応用したもので、既存手法の単純な組み合わせではない。

限界

著者によるlimitationsセクションはなく、明示的な限界の記述はない。論文から読み取れる制約として、評価がnuScenesの単一データセットのみで、他データセットでの汎化が検証されていない点がある。また、最高性能のNDS 50.4%は外部データを使った場合の結果であり、外部データなしではSwin-BでNDS 0.483にとどまる。推論速度の比較はGPUが異なり（BEVDetは3090、PETRはV100）、厳密な比較ではない。収束もDETR3Dより遅く、長い訓練スケジュールが必要とされる。その後の研究では、これらの収束の遅さや単一データセットへの依存が改善されてきた。

産業へのインパクト

この論文は、マルチビューカメラによる3D物体検出において、DETR3Dの投影＋サンプリング方式とBEV変換方式に代わる第三のアプローチとして、3D座標を位置埋め込みに変換するというシンプルな設計を示した。以降の多くのカメラベース3D検出研究が参照するベースラインとなり、nuScenesは現在も標準的な評価データセットとして使われ続けている。日本の自動車産業にとっては、カメラのみで3D検出を行うシステムの標準的な出発点として、この枠組みを理解しておくことが実装の比較検討に有用である。

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