基于Transformer的端到端3D目标检测

### 基于Transformer的端到端3D目标检测方法 近年来，基于Transformer架构的目标检测技术因其强大的全局建模能力而受到广泛关注。对于3D目标检测领域，研究者们已经提出了多种利用Transformer实现端到端解决方案的方法。 #### DETR (Detection Transformer) 的扩展应用 DETR 是一种开创性的工作，它首次将Transformer成功应用于2D目标检测任务中[^1]。其核心思想是通过一组可学习的对象查询（object queries），结合编码器-解码器结构来预测最终的边界框和类别标签。然而，在3D场景下，由于数据表示形式的不同以及计算复杂度的增加，直接移植DETR并不适用。因此，研究人员开发了一些专门针对3D点云或体素化输入设计的新模型。 #### TransFusion: Multi-Sensor Fusion with Transformers for Autonomous Driving TransFusion 提出了一个多传感器融合框架用于自动驾驶中的实时3D物体感知[^2]。该网络采用双分支结构分别处理来自LiDAR 和摄像头的数据流，并引入跨模态注意力机制促进特征交互。具体来说： - **Point Cloud Encoder**: 使用稀疏卷积提取局部几何特性； - **Image Feature Extractor**: 利用预训练好的ResNet作为骨干网获取视觉语义信息； - **Cross-modality Attention Module**: 设计了一种新颖的空间对齐策略使得两部分能够有效沟通彼此间的关系； 最后经过一系列全连接层完成回归与分类任务。 ```python import torch.nn as nn class CrossModalityAttention(nn.Module): def __init__(self, dim_in, num_heads=8): super().__init__() self.attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim=dim_in, num_heads=num_heads) def forward(self, query, key, value): out,_ = self.attn(query=query,key=key,value=value) return out ``` #### PETR (Pure Transformer-Based End-to-End Pipeline For 3D Object Detection From Point Clouds) PETR 取消了传统anchor-based设定，完全依赖纯transformer操作构建整个pipeline[^3]。相比其他同类方案而言，它的主要优势体现在以下几个方面: - 不再需要手工定义先验锚框位置大小等参数; - 更加灵活适应不同尺度下的实例分布情况 ; - 减少了超参调节的工作量. 为了应对三维空间内的巨大搜索范围,PETR还特别定制了一个名为Position Embedding Generator(Peg)组件用来动态生成适合当前视角条件的位置嵌入向量. #### 总结 以上介绍了几类典型的基于Transformers实现end-to-end style 3d object detections systems的例子. 它们都展示了各自独特的创新之处并取得了不错的实验效果. 如果您希望深入探索某个特定方向或者尝试复现某些公开项目的话可以考虑查阅对应作者分享出来的源代码资源链接地址如下所示: | Model Name | Code Repository Link | |------------|----------------------| | TransFusion | [GitHub](https://github.com/tianweiy/CenterPoint/tree/transfusion) | | PETR | [GitHub](https://github.com/megvii-research/PETR) |