作者丨黄骏杰@知乎
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/557613388
编辑丨小书童
1、前言
BEVDet 开源有一段时间，我们陆续更新了很多feature，比如支持旷世的BEVDepth，支持FP16等等，后面也会持续更新更多和部署相关的feature。
最近也接收到大量使用者对代码的实现的提问，核心在于对BEVDet实现过程中的数据处理变换表示理解困难。借此机会，我写了这个blog和更新一波代码注释，希望能帮助大家更好地理解如何从论文原理到mmdet3d上代码实现BEVDet。
这个blog主要从大局和关键点上看数据是怎么处理，其他细节就不过多解释了~
2、背景
在此之前，有必要介绍一些必要的背景铺垫一下，然后逐渐过度到BEVDet系列相关内容。
2.1、nuScenes
1、坐标系定义
关于BEVDet最重要的是相关坐标系的定义，如下图所示，lidar是朝自车右边为x方向，朝自车前方为y方向，这个和直觉优点差异，需要注意和牢记。这关系到我们下载得到的原始nuScenes数据（点云以及标注的目标）都是定义在这个坐标系下的。
2、原始数据
主页里有关于数据存储的格式以及如何读取相关数据的tutorial，可以仔细学习下。
这里我们掠过，因为后面可以直接看MMDetection3D中数据预处理。
2.2、MMDetection3D
1、nuScenes到mmdet3d的转换
mmdet3d将原始的nuScenes进行转换，使得各个数据集之间保持统一的格式，这个是离线完成的
这里最重要的一点是，「BEVDet所使用的mmdet3d版本」，处理后的数据在坐标系定义方面和原始的nuScenes保持一致。如果使用新版的mmdet3d处理的数据，就有可能出现mAOE特别差的情况，因为新版的mmdet3d处理后的数据在坐标系定义方面和原始的nuScenes不一致。所以要注意使用BEVDet代码进行nuScenes到mmdet3d的转换。
2、nuScenes预处理
在训练过程中，mmdet3d在nuScenes数据集类中，通过定义get_data_info()函数对数据进行一些初步的定制化的预处理，并用一些预定义的类（如LiDARInstance3DBoxes）进行封装。
3、BEVDet Data Processing Pipeline
原始的数据在训练测试过程中，经过Data Processing Pipeline进行数据增广（imageview augmentation 和BEV augmentation) 以及一些必要的数据准备(图片读取、获取LSS-viewtransformer相关变换矩阵等)
为更具一般性和全面地介绍，我们以BEVDepth4D训练过程的数据处理流程为例，该流程包含如下subprocesses，其中图像空间的增广是在LoadMultiViewImageFromFiles\_BEVDet中完成的，而BEV空间的增广是在GlobalRotScaleTrans 和 RandomFlip3D中完成的:
`train_pipeline = [
# load multiview images, perform image view data augmentation, and prepare
# transformation for lss view transformer
dict(type='LoadMultiViewImageFromFiles_BEVDet', is_train=True, data_config=data_config,
sequential=True, aligned=True, trans_only=False),
# load points clouds
dict(
type='LoadPointsFromFile',
coord_type='LIDAR',
load_dim=5,
use_dim=5,
file_client_args=file_client_args),
# prepare 3D object detection annotations
dict(type='LoadAnnotations3D', with_bbox_3d=True, with_label_3d=True),
# BEV augmentations
dict(
type='GlobalRotScaleTrans',
rot_range=[-0.3925, 0.3925],
scale_ratio_range=[0.95, 1.05],
translation_std=[0, 0, 0],
update_img2lidar=True),
dict(
type='RandomFlip3D',
sync_2d=False,
flip_ratio_bev_horizontal=0.5,
flip_ratio_bev_vertical=0.5,
update_img2lidar=True),
# Prepare depth supervision for bevdepth with the point clouds
dict(type='PointToMultiViewDepth', grid_config=grid_config),
dict(type='ObjectRangeFilter', point_cloud_range=point_cloud_range),
dict(type='ObjectNameFilter', classes=class_names),
dict(type='DefaultFormatBundle3D', class_names=class_names),
dict(type='Collect3D', keys=['img_inputs', 'gt_bboxes_3d', 'gt_labels_3d'],
meta_keys=('filename', 'ori_shape', 'img_shape', 'lidar2img',
'depth2img', 'cam2img', 'pad_shape',
'scale_factor', 'flip', 'pcd_horizontal_flip',
'pcd_vertical_flip', 'box_mode_3d', 'box_type_3d',
'img_norm_cfg', 'pcd_trans', 'sample_idx',
'pcd_scale_factor', 'pcd_rotation', 'pts_filename',
'transformation_3d_flow', 'img_info'))
`3.1、LoadMultiViewImageFromFiles_BEVDet
对于每个摄像头,我们
- 读取图片
- 执行图像空间的数据增广
- 生成lss view transformer相关变换的矩阵
- 对于时序的bevdet4d额外读取相邻帧的图像，执行和当前帧完全一样的图像空间的数据增广策略（同样的策略和幅度），也生成lss view transformer相关变换的矩阵，这里区别于当前帧记录的是当前帧的相机坐标系到当前帧的lidar坐标系的变换（currcam2currlidar）,对于相邻帧，我们「记录相邻帧相机坐标系到当前帧lidar坐标系的变换」（adjcam2currlidar）
`def get_inputs(self,results, flip=None, scale=None):
imgs = []
rots = []
trans = []
intrins = []
post_rots = []
post_trans = []
cams = self.choose_cams()
for cam in cams:
cam_data = results['img_info'][cam]
filename = cam_data['data_path']
# 读取图片
img = Image.open(filename)
# lss view transformer相关变换的矩阵
post_rot = torch.eye(2) # 图像空间数据增广产生的旋转矩阵
post_tran = torch.zeros(2) # 图像空间数据增广产生的平移
intrin = torch.Tensor(cam_data['cam_intrinsic']) # 相机内参,用于图像空间到相机坐标系的变换
rot = torch.Tensor(cam_data['sensor2lidar_rotation']) # 相机坐标系到lidar坐标系的旋转变换
tran = torch.Tensor(cam_data['sensor2lidar_translation']) # 相机坐标系到lidar坐标系的平移变换
# augmentation (resize, crop, horizontal flip, rotate)
resize, resize_dims, crop, flip, rotate = self.sample_augmentation(H=img.height,
W=img.width,
flip=flip,
scale=scale)
# 图像空间 augmentation (resize, crop, horizontal flip, rotate)，增广过程中同步更新post_rot,post_tran
img, post_rot2, post_tran2 = self.img_transform(img, post_rot, post_tran,
resize=resize,
resize_dims=resize_dims,
crop=crop,
flip=flip,
rotate=rotate)
# for convenience, make augmentation matrices 3x3
post_tran = torch.zeros(3)
post_rot = torch.eye(3)
post_tran[:2] = post_tran2
post_rot[:2, :2] = post_rot2
imgs.append(self.normalize_img(img))
if self.sequential:
# 读取相邻帧的图片，执行相同的图像空间的数据增广
filename_adjacent = results['adjacent']['cams'][cam]['data_path']
img_adjacent = Image.open(filename_adjacent)
img_adjacent = self.img_transform_core(img_adjacent,
resize_dims=resize_dims,
crop=crop,
flip=flip,
rotate=rotate)
imgs.append(self.normalize_img(img_adjacent))
intrins.append(intrin)
rots.append(rot)
trans.append(tran)
post_rots.append(post_rot)
post_trans.append(post_tran)
if self.sequential:
# 对于相邻帧，因为相机内参和图像空间的增广不变，post_trans/post_rots/intrins复用当前帧的
# 对于相机到lidar变换，我们记录相邻帧相机坐标系到当前帧lidar坐标系的变换
# adjcam2currlidar=adjlidar2currlidar @ adjcam2adjliar = adjlidar2currlidar @ currcam2currlidar
post_trans.extend(post_trans)
post_rots.extend(post_rots)
intrins.extend(intrins)
egocurr2global = np.eye(4, dtype=np.float32)
egocurr2global[:3,:3] = Quaternion(results['curr']['ego2global_rotation']).rotation_matrix
egocurr2global[:3,3] = results['curr']['ego2global_translation']
egoadj2global = np.eye(4, dtype=np.float32)
egoadj2global[:3,:3] = Quaternion(results['adjacent']['ego2global_rotation']).rotation_matrix
egoadj2global[:3,3] = results['adjacent']['ego2global_translation']
lidar2ego = np.eye(4, dtype=np.float32)
lidar2ego[:3, :3] = Quaternion(results['curr']['lidar2ego_rotation']).rotation_matrix
lidar2ego[:3, 3] = results['curr']['lidar2ego_translation']
lidaradj2lidarcurr = np.linalg.inv(lidar2ego) @ np.linalg.inv(egocurr2global) \
@ egoadj2global @ lidar2ego
trans_new = []
rots_new =[]
for tran,rot in zip(trans, rots):
mat = np.eye(4, dtype=np.float32)
mat[:3,:3] = rot
mat[:3,3] = tran
mat = lidaradj2lidarcurr @ mat
rots_new.append(torch.from_numpy(mat[:3,:3]))
trans_new.append(torch.from_numpy(mat[:3,3]))
rots.extend(rots_new)
trans.extend(trans_new)
`3.2、GlobalRotScaleTrans&RandomFlip3D
在执行一般的三维空间的增广同时，我们同时更新相机坐标系到lidar坐标系的变换，使得在lss view transformer 转换得到的特征和增广后的target保持空间一致性。以RandomFlip3D为例：
`def update_transform(self, input_dict):
# aug 前 cam2liar的变换
transform = torch.zeros((input_dict['img_inputs'][1].shape[0],4,4)).float()
transform[:,:3,:3] = input_dict['img_inputs'][1]
transform[:,:3,-1] = input_dict['img_inputs'][2]
transform[:, -1, -1] = 1.0
# aug 引起的变换
aug_transform = torch.eye(4).float()
if input_dict['pcd_horizontal_flip']:
aug_transform[1,1] = -1
if input_dict['pcd_vertical_flip']:
aug_transform[0,0] = -1
aug_transform = aug_transform.view(1,4,4)
new_transform = aug_transform.matmul(transform) # 左乘 得到aug 后 cam2liar的变换
input_dict['img_inputs'][1][...] = new_transform[:,:3,:3]
input_dict['img_inputs'][2][...] = new_transform[:,:3,-1]
`4、BEVDet Inference
BEVDet 推理实现中，数据处理相关的最核心的是LSS View Transformer的相关变换和BEVDet4D中的特征对齐。
4.1、LSS View Transformer
在lss的view transformer中，首先在图像空间按照一定的规律预定义了视锥点，视锥点的坐标分别是（x,y,d)，其中x和y是图像空间以像素为单位度量的坐标，d是深度以米为单位度量，预定义了D种深度值，那么对于每个图像就有DHW个点，注意H和W是特征分辨率而非图像分辨率，但是x和y却是定义在图像空间而非特征空间
`def create_frustum(self):
# make grid in image plane
ogfH, ogfW = self.data_config['input_size']
fH, fW = ogfH // self.downsample, ogfW // self.downsample
ds = torch.arange(*self.grid_config['dbound'], dtype=torch.float).view(-1, 1, 1).expand(-1, fH, fW)
D, _, _ = ds.shape
xs = torch.linspace(0, ogfW - 1, fW, dtype=torch.float).view(1, 1, fW).expand(D, fH, fW)
ys = torch.linspace(0, ogfH - 1, fH, dtype=torch.float).view(1, fH, 1).expand(D, fH, fW)
# D x H x W x 3
frustum = torch.stack((xs, ys, ds), -1)
return nn.Parameter(frustum, requires_grad=False)
`
接着这些点会根据上面记录的lss相关的变换 post_trans/pos_rots/intrinsics/rots/trans 转换为lidar坐标系下的坐标
`def get_geometry(self, rots, trans, intrins, post_rots, post_trans):
"""Determine the (x,y,z) locations (in the ego frame)
of the points in the point cloud.
Returns B x N x D x H/downsample x W/downsample x 3
"""
B, N, _ = trans.shape
# 执行图像空间增广的逆变换
# B x N x D x H x W x 3
points = self.frustum - post_trans.view(B, N, 1, 1, 1, 3)
points = torch.inverse(post_rots).view(B, N, 1, 1, 1, 3, 3).matmul(points.unsqueeze(-1))
# 图像空间到lidar坐标系
points = torch.cat((points[:, :, :, :, :, :2] * points[:, :, :, :, :, 2:3],
points[:, :, :, :, :, 2:3]
), 5)
combine = rots.matmul(torch.inverse(intrins))
points = combine.view(B, N, 1, 1, 1, 3, 3).matmul(points).squeeze(-1)
points += trans.view(B, N, 1, 1, 1, 3)
return points
`最后用voxel pooling根据这些点生成bev空间的特征。
4.2、Feature Alignment
Feature alignment的目的在于获得定义在「当前lidar坐标系」下的相邻帧的特征。如果使用BEVDetSequential类，使用上述的adjcam2currlidar变换去做lss的view transformation生成相邻帧的bev特征，因此得到的bev特征就是定义在currlidar坐标系下，可以和当前帧进行直接的concat，但这样会改变lss view transformation 的输入，使得加速的前提不成立。为了加速，我们使用BEVDetSequentialES类，在view transformation 中保持cam2lidar的变换不变，转而对view transformer 生成的bev特征进行align。
`@force_fp32()
def shift_feature(self, input, trans, rots):
n, c, h, w = input.shape
_,v,_ =trans[0].shape
# generate grid
xs = torch.linspace(0, w - 1, w, dtype=input.dtype, device=input.device).view(1, w).expand(h, w)
ys = torch.linspace(0, h - 1, h, dtype=input.dtype, device=input.device).view(h, 1).expand(h, w)
grid = torch.stack((xs, ys, torch.ones_like(xs)), -1).view(1, h, w, 3).expand(n, h, w, 3).view(n,h,w,3,1)
grid = grid
# get transformation from current lidar frame to adjacent lidar frame
# transformation from current camera frame to current lidar frame
c02l0 = torch.zeros((n,v,4,4),dtype=grid.dtype).to(grid)
c02l0[:,:,:3,:3] = rots[0]
c02l0[:,:,:3,3] = trans[0]
c02l0[:,:,3,3] = 1
# transformation from adjacent camera frame to current lidar frame
c12l0 = torch.zeros((n,v,4,4),dtype=grid.dtype).to(grid)
c12l0[:,:,:3,:3] = rots[1]
c12l0[:,:,:3,3] = trans[1]
c12l0[:,:,3,3] =1
# transformation from current lidar frame to adjacent lidar frame
l02l1 = c02l0.matmul(torch.inverse(c12l0))[:,0,:,:].view(n,1,1,4,4)
'''
c02l0 * inv（c12l0）
= c02l0 * inv(l12l0 * c12l1)
= c02l0 * inv(c12l1) * inv(l12l0)
= l02l1 # c02l0==c12l1
'''
# 因为只做BEV平面的align,因此把第三维去掉
l02l1 = l02l1[:,:,:,[True,True,False,True],:][:,:,:,:,[True,True,False,True]]
# feat2bev 是特征空间和BEV空间（lidar坐标系）之间的变换，特征空间和lidar坐标系下的bev空间是不同的
feat2bev = torch.zeros((3,3),dtype=grid.dtype).to(grid)
feat2bev[0, 0] = self.img_view_transformer.dx[0]
feat2bev[1, 1] = self.img_view_transformer.dx[1]
feat2bev[0, 2] = self.img_view_transformer.bx[0] - self.img_view_transformer.dx[0] / 2.
feat2bev[1, 2] = self.img_view_transformer.bx[1] - self.img_view_transformer.dx[1] / 2.
feat2bev[2, 2] = 1
feat2bev = feat2bev.view(1,3,3)
tf = torch.inverse(feat2bev).matmul(l02l1).matmul(feat2bev)
# transform and normalize, normalize是因为grid_sample要求要把绝对的坐标normalize到【-1,1】的区间内
grid = tf.matmul(grid)
normalize_factor = torch.tensor([w - 1.0, h - 1.0], dtype=input.dtype, device=input.device)
grid = grid[:,:,:,:2,0] / normalize_factor.view(1, 1, 1, 2) * 2.0 - 1.0
output = F.grid_sample(input, grid.to(input.dtype), align_corners=True, mode=self.interpolation_mode)
return output
`作者：小书童
文章来源：集智书童
推荐阅读
- TVM TensorIR与TE的Schedule介绍
- YOLO系列改进 | YOLOF的小小改进升级之轻量化TE-YOLOF
- 【BBuf的CUDA笔记】六，总结 FasterTransformer Encoder 优化技巧
- 李飞飞高徒教你从0到1构建GPT，马斯克点赞
- 【BBuf的CUDA笔记】五，解读 PyTorch index_add 操作涉及的优化技术
- OpenCV图像拼接改进算法之完美拼接
更多嵌入式AI干货请关注嵌入式AI专栏。欢迎添加极术小姐姐微信（id:aijishu20)加入技术交流群，请备注研究方向。
