BEVFusion这个名字是有撞车的
两个自动驾驶相关的文章都是这个简称
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BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Uni?ed Bird’s-Eye View Representation mit-han-lab/bevfusion: BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird's-Eye View Representation (github.com)
主要是从模型加速的方向去进行优化的，暂时还没有细读，主要解读第二篇。
BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework ADLab-AutoDrive/BEVFusion: Offical PyTorch implementation of "BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework" (github.com) 这篇文章主要从工业落地的角度出发，提出解决鲁棒性问题。
另一个有意思的是，这两个工作，从github粗看，应该都是用到了mmdet3d的框架
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在右侧的A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework中，似乎2d的检测也是使用的mmdet的框架。感觉这两个的代码阅读应该都会相对于友好一些（希望是这样.....）
一些背景：
感知模块（如3D BBox检测，3D语义分割）一直是自动驾驶系统里最重要的环节之一，为了达到足够的安全冗余，车辆上一般会集成多种传感器，如激光雷达，摄像头，毫米波雷达等，这些传感器特性不同，能够起到很好的互补作用。在面向L4的自动驾驶系统里，激光雷达（后面简称雷达）和摄像头（通常也称为视觉）起到的作用会更加重大，所以无论是学术上还是工业上，这二者的融合算法一直都是一个非常热门的研究领域。
通常，雷达和视觉的融合策略分为三种类型：决策层融合（通常我们称为后融合），决策+特征融合（中间层融合），特征融合（前融合），后融合就是将基于雷达的模型输出的最终结果，比如3D BBox, 和视觉检测器输出的结果，如2D BBox, 通过滤波算法进行融合；中间层融合是将某一个模态输出的最终结果，投影到另一种模态的深度学习特征层上，然后再利用一个后续的融合网络进行信息融合；前融合则是直接在两种模态的Raw Data或者深度模型的特征层上进行融合，然后利用神经网络直接输出最终的结果。这里有篇文章做了比较详细的介绍；
这几种融合策略当然各有优劣，但是在工业界普遍使用的是后融合，因为这种方案比较灵活，鲁棒性也更好，不同模态的输出的结果通过人工设计的算法和规则进行整合，不同模态在不同情况下会有不同的使用优先级，因此能够更好的处理单一传感器失效时对系统的影响。但是后融合缺点也很多，一是信息的利用不是很充分，二是把系统链路变得更加复杂，链路越长，越容易出问题，三是当规则越堆叠越多之后维护代价会很高。学术界目前比较推崇的是前融合方案，能够更好的利用神经网络端到端的特性。但是前融合的方案少有能够直接上车的，原因我们认为是目前的前融合方案鲁棒性达不到实际要求, 尤其是当雷达信号出现问题时，目前的前融合方案几乎都无法处理。
在实际环境下会面临以下几种问题：
1）雷达和相机的外参不准 由于校准问题或车辆运行时颠簸抖动，会造成外参不准，导致点云和图像直接的投影会出现偏差
2）相机噪声 比如镜头脏污遮挡，卡帧，甚至是某个相机损坏等, 导致点云投影到图像上找不到对应的特征或得到错误的特征
3）雷达噪声 除了脏污遮挡问题；对于一些低反的物体，雷达本身特性导致返回点缺失，我们就在实际场景中发现，在雨天黑色的车辆反射点就极少，如图2所示；另外对于某些车型，比如国内新发售的蔚来ET7，其激光雷达的FOV本来就只会覆盖到一个有限的角度；
对于问题1)和2），一些方法已经提供一些兼容能力，比如DeepFusion[7]，但是对于问题3）雷达噪声导致的点云缺失，都是无能为力的。因为这类方法都需要通过点云坐标去Query图像特性，一旦点云缺失，所有的手段都无法进行了。所以我们提出了BEVFusion的框架，和之前的方法不同的是雷达点云的处理和图像的处理是独立进行的，利用神经网络进行编码，投射到统一的BEV空间，然后将二者在BEV空间上进行融合。这种情况下雷达和视觉没有了主次依赖，从而能够实现近似后融合的灵活性：单一模态可以独立进行完成任务，当增加多种模态后，性能会大幅提高，但是当某一模态缺失或者产生噪声，不会对整体产生破坏性结果。
摘要：
现有的方法多依赖于来自lidar传感器的点云作为queries，利用图像空间中的特征。
但对于这些方案，如果lidar发生故障，则整个框架不能做出任何预测，这在根本上限制了实际自动驾驶场景的部署能力。
引言
在感知系统的早期阶段，人们为每个传感器设计单独的深度模型[35、36、56、15、51]，并通过后处理方法融合信息[30]。 请注意，人们发现鸟瞰图 (BEV) 已成为自动驾驶场景的事实标准，因为一般来说，汽车无法飞行 [19、22、37、15、52、31]。 然而，由于缺乏深度信息，通常很难在纯图像输入上回归 3D 边界框，同样，当 LiDAR 没有接收到足够的点时，也很难对点云上的对象进行分类。
最近，人们设计的雷达-相机融合网络，可以更好地利用这两种模式的信息。大部分工作可以总结为如下：
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给定一个或几个liadar点云，点云到世界坐标系的变换矩阵和相机到世界坐标系的本质矩阵。
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转换lidar点或候选框到相机坐标系，然后将他们作为queries去选择对应的图像特征。
然而，这些方法严重依赖点云的原始数据（需要从lidar点生成图像queries），然而在 真实场景中，lidar数据会因为各种原因造成缺失（比如 lidar点反射率低、物体纹理、数据传输故障、视野受限无法达到360度等等），导致当前的融合方法无法在实际工作中达到预期效果。
作者认为，lidar+相机融合的理想框架应该满足：
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无论是否存在其他模态，单个模态的每个模型都不应该失败。
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同时拥有两个模态数据时，可以进一步提高感知的准确性。
于是作者设计了如下图的融合框架。BEVFusion有两个独立流，将来自相机和lidar的原始输入编码为同一个BEV空间
不同点云-图像融合框架的对比
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由于是通用的融合框架，相机流和lidar流的方法都可以自由选择。作者测试过程中，选用 Lift-Splat-Shoot [32] 作为相机流，它将多视图图像特征投影到 3D ego-car 坐标特征以生成相机 BEV 特征；对于 LiDAR 流，作者选择了三个流行的模型，两个基于体素的模型和一个基于柱子的模型 [56,1,19] 将 LiDAR 特征编码到 BEV 空间中。在 nuScenes 数据集上，这个简单的框架显示出很强的泛化能力。
相关工作
这里作者写的是 不同输入模式的3D检测方法。
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单独camera（感觉作者这里写的有点问题吧，pointpillar为啥放到camera里面了） 由于KITTI只有单目，所以大多数研究方法都用于解决单目3D目标检测。随着nuScenes和Wayme这些新数据集的发展，有一些方法开始以多视图图像作为输入进行处理，并且优于单目方法。 与常见的自动驾驶数据集一样，物体通常在平坦的地面上移动，PointPillars [19] 建议将 3D 特征映射到鸟瞰图 2D 空间以减少计算开销。它很快成为该领域的事实标准 [37, 19, 15, 52, 31, 22]。 Lift-SplatShoot (LSS) [32] 使用深度估计网络来提取多视角图像的隐含深度信息，并将相机特征图转换为 3D Ego-car 坐标。方法 [37, 15, 52] 也受到 LSS [32] 的启发，并参考 LiDAR 进行深度预测的监督。类似的想法也可以在 BEVDet [15, 14] 中找到，这是多视图 3D 对象检测中最先进的方法。 MonoDistill [6] 和 LiGA Stereo [11] 通过将 LiDAR 信息统一到相机分支来提高性能。
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单独lidar LiDAR 方法最初根据其特征模式分为两类：i）直接在原始 LiDAR 点云上运行的基于点的方法 [36、35、34、40、55、21]； ii) 将原始点云转换为欧几里得特征空间，例如 3D 体素 [61]、特征柱 [19、50、56] 和距离图像 [9、43]。最近，人们开始在单个模型中利用这两种特征模式来增加表示能力[39]。另一项工作是利用类似于相机感知的鸟瞰平面的优势[19,9,43]。
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lidar-camera fusion 由于激光雷达和相机产生的特征通常包含互补信息，人们开始开发可以在两种模式上联合优化的方法，并很快成为 3D 检测的事实标准。如图 1 所示，这些方法可以根据它们的融合机制分为两类，(a) 点级融合，其中一个通过原始 LiDAR 点查询图像特征，然后将它们连接回作为附加点特征 [16, 41、45、57]； (b) 特征级融合，首先将 LiDAR 点投影到特征空间 [58] 或生成提案 [1]，查询相关的相机特征，然后连接回特征空间 [23]。后者构成了 3D 检测中最先进的方法，具体来说，TransFusion [1] 使用 LiDAR 特征的边界框预测作为查询图像特征的提议，然后采用类似 Transformer 的架构来融合信息回到 LiDAR 功能。同样，DeepFusion [20] 将每个视图图像上的 LiDAR 特征投影为查询，然后利用交叉注意力来处理两种模式。 当前融合机制的一个被忽视的假设是它们严重依赖 LiDAR 点云，事实上，如果缺少 LiDAR 输入，这些方法将不可避免地失败。这将阻碍此类算法在现实环境中的部署。相比之下，我们的 BEVFusion 是一个非常简单但有效的融合框架，它通过将相机分支从 LiDAR 点云中分离出来，从根本上克服了这个问题，如图 1(c) 所示。
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others
还有其他工作可以利用其他模式，例如通过特征图连接融合相机雷达 [3, 17, 29, 28]。虽然很有趣，但这些 方法超出了我们的工作范围。尽管一项并行工作 [5] 旨在在单个网络中融合多模态信息，但其设计仅限于一个特 定的检测头 [51]，而我们的框架可以推广到任意架构。
BEVFusion: A General Framework for LiDAR-Camera Fusion
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两个输入流单独处理，转换为BEV空间
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Camera stream architecture: From multi-view images to BEV space
由于我们的框架能够合并任何相机流，我们从一种流行的方法开始，Lift-Splat-Shoot (LSS) [33]。由于 LSS 最初是针对 BEV 语义分割而不是 3D 检测提出的，我们发现直接使用 LSS 架构的性能较差，因此我们适度调整 LSS 以提高性能（消融研究见第 4.5 节）。在图 2（顶部）中，我们详细介绍了相机流的设计，其中包括将原始图像编码为深度特征的 imageview 编码器、将这些特征转换为 3D ego-car 坐标的视图投影仪模块和编码器最后将特征编码到鸟瞰图（BEV）空间中。
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Image-view Encoder
旨在将输入图像编码为语义信息丰富的深度特征。它由一个用于基本特征提取的 2D 主干和一个用于尺度变量对象表示的颈部模块组成。与使用卷积神经网络 ResNet [12] 作为主干网络的 LSS [32] 不同，我们使用更具代表性的一种，Dual-Swin-Tiny [24] 作为主干网络。在[32]之后，我们在主干之上使用标准特征金字塔网络（FPN）[25]来利用多尺度分辨率的特征。为了更好地对齐这些特征，我们首先提出了一个简单的特征自适应模块（ADP）来细化上采样的特征。具体来说，我们在连接之前对每个上采样特征应用自适应平均池和 1×1 卷积。见附录二。 A.1 为详细的模块架构。
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View Projector Module
由于图像特征仍处于 2D 图像坐标中，我们设计了一个视图投影模块将它们转换为 3D ego-car 坐标。我们应用 [32] 中提出的 2D → 3D 视图投影来构建相机 BEV 特征。所采用的视图投影仪以图像视图特征为输入，通过分类的方式对深度进行密集预测。然后根据相机外部参数和预测的图像深度，我们可以导出图像视图特征以在预定义的点云中进行渲染，并获得伪体素 V ∈ RX×Y×Z×C。
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BEV Encoder Module
为了进一步将体素特征 V ∈ RX×Y×Z×C 编码为 BEV 空间特征（FCamera ∈ RX×Y×CCamera ），我们设计了一个简单的编码器模块。我们没有应用池化操作或以步长 2 堆叠 3D 卷积来压缩 z 维度，而是采用空间到通道（S2C）操作 [52] 通过重塑将 V 从 4D 张量转换为 3D 张量 V ∈ RX×Y×（ZC）保留语义信息并降低成本。然后我们使用四个 3×3 卷积层逐渐将通道维度减小到 CCamera 中并提取高级语义信息。与基于下采样低分辨率特征提取高级特征的 LSS [32] 不同，我们的编码器直接处理全分辨率相机 BEV 特征以保留空间信息。
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LiDAR stream architecture: From point clouds to BEV space
同样，我们的框架可以合并任何将 LiDAR 点转换为 BEV 特征的网络，FLiDAR ∈ RX×Y×CLiDAR，作为我们的 LiDAR 流。一种常见的方法是学习原始点的参数化体素化 [61] 以减少 Z 维，然后利用由稀疏 3D 卷积 [54] 组成的网络在 BEV 空间中有效地产生特征。在实践中，我们采用三种流行的方法，PointPillars [19]、CenterPoint [56] 和 TransFusion [1] 作为我们的 LiDAR 流，以展示我们框架的泛化能力。
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Dynamic fusion module
为了有效融合来自两个相机（FCamera ∈ RX×Y×CCamera（FLiDAR ∈ RX×Y×CLiDAR ）和 LiDAR ）传感器的 BEV 特征，我们在图 3 中提出了一个动态融合模块。给定相同空间维度下的两个特征，一个直观的想法是将它们连接起来，并将它们与可学习的静态权重融合。受 Squeeze-and-Excitation 机制 [13] 的启发，我们应用一个简单的通道注意模块来选择重要的融合特征。我们的融合模块可以表述为：
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Detection head
由于我们框架的最后一个功能是在 BEV 空间中，我们可以利用早期作品中流行的检测头模块。这进一步证明了我们框架的泛化能力。本质上，我们在三个流行的检测头类别之上比较我们的框架，基于锚的[19]、基于无锚的[56]和基于变换的
Experiments
作者使用的nuScenes数据集。每帧包含六个带有周围视图的摄像头和一个来自 LiDAR 的点云。 10 个类有多达 140 万个带注释的 3D 边界框。我们使用 nuScenes 检测分数（NDS）和平均精度（mAP）作为评估指标。
我们使用开源的 MMDetection3D [7] 在 PyTorch 中实现我们的网络。我们使用 Dual-Swin-Tiny [24] 作为图像视图编码器的 2D bakbone 进行 BEVFusion。 PointPillars [19]、CenterPoint [56] 和 TransFusion-L [1] 被选为我们的 LiDAR 流和 3D 检测头。我们将图像尺寸设置为 448 × 800，体素尺寸遵循 LiDAR 流 [19, 56, 1] 的官方设置。我们的训练包括两个阶段：i）我们首先分别使用多视图图像输入和 LiDAR 点云输入来训练 LiDAR 流和相机流。具体来说，我们在 MMDetection3D [7] 中按照 LiDAR 官方设置训练两个流； ii) 然后我们训练 BEVFusion 的另外 9 个 epoch，这些 epoch 继承了两个训练流的权重。请注意，当涉及多视图图像输入时，不应用数据增强（即翻转、旋转或 CBGS [63]）。在测试期间，我们遵循 MMDetection3D [7] 中仅 LiDAR 检测器 [19, 56, 1] 的设置，无需任何额外的后处理。
参考链接