靠一个摄像头拍下的图像做3D目标检测，究竟有多难？目前最先进系统的成绩也不及用激光雷达做出来的1/10。

一份来自剑桥的研究，用单摄像头的数据做出了媲美激光雷达的成绩。

还有好事网友在Twitter上惊呼：

这个能不能解决特斯拉不用激光雷达的问题？马斯克你看见了没？

靠“直觉”判断

为何人单眼能做到3D识别，而相机却做不到？

因为直觉。

人能够根据远小近大的透视关系，得出物体的大小和相对位置关系。

而机器识别拍摄的2D照片，是3D图形在平面上的投影，已经失去了景深信息。

为了识别物体远近，无人车需要安装激光雷达，通过回波获得物体的距离信息。这一点是只能获得2D信息的摄像头难以做到的。

为了让摄像头也有3D世界的推理能力，这篇论文提出了一种“正投影特征转换”（OFT）算法。

作者把这种算法和端到端的深度学习架构结合起来，在KITTI 3D目标检测任务上实现了领先的成绩。

这套算法包括5个部分：

前端ResNet特征提取器，用于从输入图像中提取多尺度特征图。

正交特征变换，将每个尺度的基于图像的特征图变换为正投影鸟瞰图表示。

自上而下的网络，由一系列ResNet残余单元组成，以一种对图像中观察到的观察效果不变的方式处理鸟瞰图特征图。

一组输出头，为每个物体类和地平面上的每个位置生成置信分数、位置偏移、维度偏移和方向向量等数据。

非最大抑制和解码阶段，识别置信图中的峰值并生成离散边界框预测。

这种方法通过将基于图像的特征映射到一个正交3D空间中，打破了图像的束缚。在这个3D空间里，各个物体比例一致、距离也是有意义的。

效果远超Mono3D

作者用自动驾驶数据集KITTI中3712张训练图像，3769张图像对训练后的神经网络进行检测。并使用裁剪、缩放和水平翻转等操作，来增加图像数据集的样本数量。

作者提出了根据KITTI 3D物体检测基准评估两个任务的方法：最终要求每个预测的3D边界框应与相应实际物体边框相交，在汽车情况下至少为70％，对于行人和骑自行车者应为50％。

与前人的Mono3D方法对比，OFT在鸟瞰图平均精确度、3D物体边界识别上各项测试成绩上均优于对手。

尤其在探测远处物体时要远超Mono3D，远处可识别出的汽车数量更多。甚至在严重遮挡、截断的情况下仍能正确识别出物体。在某些场景下甚至达到了3DOP系统的水平。

不仅在远距离上，正投影特征转换（OFT-Net）在对不同距离物体进行评估时都都优于Mono3D。

但是与Mono3D相比，这套系统性能也明显降低得更慢，作者认为是由于系统考虑远离相机的物体造成的。

在正交鸟瞰图空间中的推理显著提高了性能。为了验证这一说法，论文中还进行了一项研究：逐步从自上而下的网络中删除图层。

下图显示了两种不同体系结构的平均精度与参数总数的关系图。

趋势很明显，在自上而下网络中删除图层会显着降低性能。

这种性能下降的一部分原因可能是，减少自上而下网络的规模会降低网络的整体深度，从而降低其代表性能力。

从图中可以看出，采用具有大型自上而下网络的浅前端（ResNet-18），可以实现比没有任何自上而下层的更深层网络（ResNet-34）更好的性能，尽管有两种架构具有大致相同数量的参数。