嬴徹科技拿下SemanticKITTI榜單兩項第一
SemanticKITTI是激光雷達語義分割的重要基準之一
蕭簫 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
在感知算法領域，嬴徹科技近期憑借「精準語義分割3D感知技術」，在SemanticKITTI 的「語義分割」和「全景語義分割」兩項任務中奪得第一，領先于來自MIT、芝加哥大學、阿里、華為等全球各地的100多支隊伍。
語義分割是自動駕駛感知算法的關鍵技術，能識別出各種場景物體，告訴汽車“身邊有什么危險”，從而保障出行安全。
KITTI是目前發(fā)布最早、影響力最大的自動駕駛算法評測數據集。
SemanticKITTI是KITTI在語義分割方向的子數據集，是激光雷達語義分割的重要基準之一。為了推動激光雷達的語義分割研究，SemanticKITTI舉辦了3D語義分割比賽，包括「語義分割」和「全景語義分割」等任務。
任務一 「語義分割」，要求能準確識別出場景中的物體類型（如汽車、行人）；任務二 「全景語義分割」，要求對場景中的所有物體都進行精確個體級辨識，即類型基礎上，為每個物體賦予1個ID（如1號車、2號車……）。
△ 榜首的Cylinder3D & noah820為來自嬴徹科技的兩支參賽團隊
相較于傳統(tǒng)的激光雷達語義分割算法，嬴徹這次做出了哪些突破？來自嬴徹Inceptio X-Lab的李偉博士，與量子位詳細分享了其中的技術原理。
1、從“劃井字”到“切蛋糕”， 使點云分割更均衡
在點云分割上，算法實現了「圓柱坐標系下的體素劃分」。
李偉博士用“劃井字”和“切蛋糕”，對這一突破進行了類比。傳統(tǒng)激光雷達點云的分割方法，就像是正正經經劃“井”字一樣，將空間劃成多個方塊，但是單個體素塊內的點云就會出現近多遠少、分布不均衡的問題；
那么，“圓柱坐標系下的體素劃分”，就是從激光雷達扇形掃描的特性出發(fā)，即更加符合點云數據的分布特點，以“切蛋糕”的方式進行分區(qū)。近處密集的點，單元劃分空間也小；遠處稀疏的點，單元劃分空間就更大，體素塊內點云更均勻。
2、“核骨架增強”，揭開半遮半掩的面紗
做目標檢測的小伙伴們都有過這樣的經歷：一個完整的物體，AI通常都能檢測出來。
然而如果這個物體“遮遮掩掩”，檢測效果就大打折扣。
通過識別這個物體的核骨架（skeleton of the kernel），就能夠撥開面紗檢測出物體。
為達到這個目的，在數據處理的部分，算法中新增了「非對稱3維神經網絡模塊」。
這一模塊，在水平和垂直兩個方向分別增強卷積核，能更好地匹配駕駛場景下的物體形狀分布，從多角度更全面地看到每個點云的狀態(tài)，即使在遮擋或是稀疏點云輸入的情況下，也能準確地辨別物體。
3、從單一劃區(qū)到塊點結合，精細區(qū)分小物體
區(qū)塊檢測是目前常用的方法，缺點是不同類別的點云有可能被劃分到一個體素塊內，物體分割的細節(jié)容易丟失，準確性降低。
嬴徹在劃區(qū)的基礎上，再進行「單個三維點云級別的分割」，獲得精細細節(jié)。如下圖所示，嬴徹的方法有效在一個小區(qū)域中繼續(xù)精確分割出更小的物體。
塊點結合檢測的效果，不僅辨識精度更高，且更易于小物體的識別，極大地提升了高速行車的安全性。
嬴徹此次發(fā)布的「精準語義分割3D感知技術」，基于激光雷達的感知算法，與純攝像頭方案形成雙重冗余，滿足在多場景下、尤其是夜晚的感知需求。
此外，這一算法還能更魯棒、更及時的感知高速公路上突發(fā)遇到的小物體，如突然躥出的小動物，從而更及時做出路徑規(guī)劃，確保高速行車安全。
比賽鏈接：
https://competitions.codalab.org/competitions/24025#results
https://competitions.codalab.org/competitions/20331#results
http://www.semantic-kitti.org/
paper鏈接：
https://arxiv.org/abs/2011.10033
https://arxiv.org/abs/2011.11964
code鏈接：
https://github.com/xinge008/Cylinder3D
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