[Paper Reading] Scene as Occupancy
Scene as Occupancy
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时间：23.06
机构：Shanghai AI Lab && SenseTime && CUHK
TL;DR
提出使用3D Occupancy来表征3D物理场景，相对于3D检测框，3D Occ可提供更细粒度细节。提出OccNet一种多目级连的时序模型，运动规划碰撞率降低15%~58%。创新性：be the first to investigate occupancy as a general descriptor that could enhance multiple tasks beyond detection.
Method
整体Pipeline如下图所示，BEV Encoder使用的BEVFormer，获取BEV特征后经过Cascade Voxel Decoder得到Occupancy Descriptor特征，在该特征上接Head预测下游任务结果。
Cascade Voxel Decoder
Voxel based Temporal Self-Attention
使用车身位姿将历史voxel feature转换到当前坐标系下得到voxel feature \(V'_{t-1, i}\)， 再与当前帧\(V'_{t-1, i}\)做Self-Atten，由于计算量比较大，使用3D deformable Atten来降低计算量。
3D Deformable Attention
定义如下公式，其实是将本来全局范围的attention收缩到K个点范围内，这K个点的相对位置是类似于2Ddeformable学习出来的。
Voxel-based Spatial Cross-Attention
参考BEVFormer中的spatial cross-attention的做法，主要是根据3D格点位置去2D feature上采样特征。
Exploiting Occupancy on Various Tasks
Semantic Scene Completion：针对每个voxel都预测一个类别与速度。
3D Object Detection：拍成BEV特征，使用DETR那种固定query数的方法预测3D目标。
BEV segmentation：拍成BEV特征，预测segmentation map。
Motion Planning：将BEV segmap处理成0-1 map，根据输入sampled trajectories在该map上计算cost，根据cost来选定运动轨迹。
Experiment
建立了一个OpenOcc的Benchmark，相对于其它Benchmark差别如下图。
在OpenOcc明显超越其它方法。
在nuSence上优势明显，接近Lidar-based方法了。
总结与发散
BEV与OCC的区别：
BEV是平面的特征空间，OCC是3D的特征空间
BEV与OCC的联系：
OCC是基于BEV特征增加高度维度加工出的特征空间
OCC主要是为了解决高度问题引入的特征空间，但感觉这么做ROI有些低（计算量变复杂了很多，但只是针对少数形状奇异的人车或者障碍物有特殊用处）。
相关链接
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https://github.com/OpenDriveLab/OccNet
