「自(zi)動(dong)駕駛(shi)新(xin)青年講座」由智東西公開(kai)課全新(xin)企(qi)劃(hua)，將邀請全球知名高(gao)校、頂尖(jian)研究(jiu)機(ji)構(gou)以及(ji)優(you)秀企(qi)業的新(xin)青年，主講在(zai)環境感知、精準定位、決策規劃(hua)、控制執(zhi)行等自(zi)動(dong)駕駛(shi)關鍵(jian)技(ji)術(shu)上的最新(xin)研究(jiu)成果和開(kai)發實踐。

「自動駕駛新青年講座」目前已完結13講！有(you)興趣分享(xiang)的朋(peng)友，可(ke)以與智東西公開課教(jiao)研團隊進(jin)行(xing)郵件（class@sanyasheying.cn）聯系。

激光雷達(da)三維(wei)物體目標檢測(ce)是自動駕駛感知中的(de)(de)(de)重要一環。伴隨著 Transformer 在(zai)圖像領域中的(de)(de)(de)快速發展，如何在(zai)大規模激光雷達(da)點云數據上(shang)，高效的(de)(de)(de)使用 Transformer 結(jie)構來(lai)提升網絡的(de)(de)(de)性能給這個(ge)方向帶來(lai)了新的(de)(de)(de)挑戰(zhan)。相(xiang)比于傳統的(de)(de)(de)方法，Transformer 中的(de)(de)(de)注(zhu)意(yi)力機制(zhi)可(ke)以幫(bang)助網絡捕(bu)捉到更多的(de)(de)(de)全局和上(shang)下文信息(xi)。

來自圖森未來和中(zhong)佛羅里達大(da)學的(de)(de)(de)研究者們，在(zai) ECCV 2022 的(de)(de)(de)工作中(zhong)提出了(le)一(yi)種基于中(zhong)心(xin)點(dian)的(de)(de)(de)激光雷達物體(ti)檢測(ce)(ce) Transformer 網絡 CenterFormer。CenterFormer 將三(san)維物體(ti)檢測(ce)(ce)劃分成了(le)兩個步驟：首先，在(zai)三(san)維網格空間(jian)內使用(yong)熱力圖來挑選(xuan)(xuan)候(hou)選(xuan)(xuan)的(de)(de)(de)物體(ti)中(zhong)心(xin)點(dian)；然(ran)后，用(yong)這些候(hou)選(xuan)(xuan)中(zhong)心(xin)點(dian)的(de)(de)(de)特(te)征(zheng)(zheng)信(xin)(xin)息來作為(wei) Transformer 中(zhong)的(de)(de)(de) query 來進一(yi)步增(zeng)強物體(ti)的(de)(de)(de)特(te)征(zheng)(zheng)信(xin)(xin)息并預測(ce)(ce)邊界框信(xin)(xin)息。

同(tong)時(shi)，為了(le)進(jin)一步融合(he)來自(zi)時(shi)序的(de)特(te)(te)征，他(ta)們也設計了(le)一種通過(guo) Transformer 中交叉注意力來融合(he)特(te)(te)征的(de)方法，并(bing)添加回歸頭來預測(ce)輸(shu)出中心特(te)(te)征表示的(de)邊界框，該(gai)設計降低(di)了(le) Transformer 結(jie)構在激光(guang)雷(lei)達點(dian)云上的(de)收斂難度和(he)計算(suan)復雜度。結(jie)果表明(ming)，在無(wu)錨(mao)目標檢測(ce)網絡(luo)的(de)強(qiang)基線方面(mian)有顯著改進(jin)。

CenterFormer 在 Waymo 開放數據(ju)集(ji)上實現了單個模型的最高性能(neng)，驗(yan)證集(ji)的 mAPH 為 73.7%，測試集(ji)的 mAPH 為 75.6%，顯(xian)著(zhu)優于所有先前發(fa)布的 CNN 和基于Transformer的方法。該成果也已被收(shou)錄為 ECCV 2022 Oral。

2月3日上午10點，「自(zi)動(dong)駕駛新青年(nian)講(jiang)座」第14講(jiang)邀請(qing)到中佛羅里達大學(xue)在讀(du)博(bo)士、CenterFormer一作周子翔參(can)與，主講(jiang)《基于 Transformer 激光(guang)雷(lei)達 3D 目標檢測網絡 CenterFormer》。

講者
周子翔，中佛羅里達(da)大學(xue)在讀(du)博士；主(zhu)要研究(jiu)興趣是三(san)維視覺和激(ji)光雷達(da)感知的應用；在CVPR、ECCV、AAAI等學(xue)術會議上發(fa)表過多(duo)篇(pian)論文(wen)。

第14講

主 題
《基于(yu) Transformer 激(ji)光(guang)雷達 3D 目標(biao)檢測網(wang)絡(luo) CenterFormer》

提 綱
1、激光雷達 3D 目標檢測算法研究
2、Transformer 與大規模激光雷達點云數據
3、基于中心點的激光雷達目標檢測 Transformer 網絡
4、與之前(qian) CNN 和 Transformer 方法的對比

直 播 信 息
直播時間：2月3日10:00
直播(bo)地點：智(zhi)東西公開課知識店鋪

成果
CenterFormer：《CenterFormer: Center-based Transformer for 3DObject Detection》
?論文地址：//arxiv.org/pdf/2209.05588v1.pdf
?開源地址：//github.com/TuSimple/centerformer