Cohere3D: Exploiting Temporal Coherence for Unsupervised Representation Learning of Vision-based Autonomous Driving

📄 arXiv: 2402.15583v1 📥 PDF

作者: Yichen Xie, Hongge Chen, Gregory P. Meyer, Yong Jae Lee, Eric M. Wolff, Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan, Yuning Chai, Xin Huang

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-02-23

💡 一句话要点

提出Cohere3D以解决自动驾驶中多帧输入的实例表示学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对比学习 实例表示 自动驾驶 多帧输入 动态场景 视觉感知 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态自动驾驶场景中难以处理实例外观和形状的显著变化，导致多帧输入的表示学习效果不佳。
  2. 本文提出Cohere3D，通过对比学习算法在长时间序列中学习一致的实例表示，以应对距离和视角变化。
  3. 实验结果表明，Cohere3D在多个下游任务中表现出显著的数据效率和性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

由于图像中缺乏深度线索，多帧输入对于基于视觉的自动驾驶感知、预测和规划至关重要。不同角度的观察使得从2D图像中恢复3D物体状态成为可能，但动态场景中的实例外观和形状变化显著。为此，本文提出了一种新颖的对比学习算法Cohere3D，旨在学习在长时间输入序列中对实例表示的一致性，增强对距离和视角变化的鲁棒性。通过利用LiDAR传感器的原始点云构建长期时间对应关系，Cohere3D在不同帧间提取实例级表示，显著提升了下游任务的数据效率和性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在动态自动驾驶场景中，由于实例外观和形状的显著变化，导致多帧输入的实例表示学习效果不佳的问题。现有方法无法有效处理这些变化，影响了感知和预测的准确性。

核心思路：Cohere3D通过对比学习算法，利用长期输入序列中的时间一致性来学习实例表示。该方法旨在确保同一实例在不同帧中的表示一致，同时区分不同实例的表示，从而提高对变化的鲁棒性。

技术框架：Cohere3D的整体架构包括预训练阶段和下游任务阶段。在预训练阶段，利用LiDAR传感器的原始点云构建长期时间对应关系，指导从视觉鸟瞰图（BEV）特征图中提取实例级表示。下游任务阶段则通过微调预训练模型，应用于感知、预测和规划任务。

关键创新：Cohere3D的主要创新在于引入了长期时间一致性作为对比学习的基础，显著提高了在动态场景中对实例表示的学习效果。这一方法与传统的静态表示学习方法有本质区别，能够更好地适应动态变化。

关键设计：在关键设计上，Cohere3D采用了特定的损失函数来鼓励同一实例在不同帧中的表示一致性，同时通过对比损失区分不同实例的表示。此外，网络结构经过优化，以适应处理多帧输入的需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Cohere3D在多个下游任务中相较于基线模型表现出显著提升，数据效率提高了XX%，任务性能提升了YY%。这些结果验证了该方法在实际应用中的有效性和优势。

🎯 应用场景

Cohere3D的研究成果在自动驾驶领域具有广泛的应用潜力，特别是在感知、预测和规划等任务中。通过提高实例表示的准确性，该方法可以增强自动驾驶系统在复杂动态环境中的决策能力，从而提升安全性和效率。未来，该技术还可能扩展到其他需要多模态输入的视觉任务中。

📄 摘要（原文）

Due to the lack of depth cues in images, multi-frame inputs are important for the success of vision-based perception, prediction, and planning in autonomous driving. Observations from different angles enable the recovery of 3D object states from 2D image inputs if we can identify the same instance in different input frames. However, the dynamic nature of autonomous driving scenes leads to significant changes in the appearance and shape of each instance captured by the camera at different time steps. To this end, we propose a novel contrastive learning algorithm, Cohere3D, to learn coherent instance representations in a long-term input sequence robust to the change in distance and perspective. The learned representation aids in instance-level correspondence across multiple input frames in downstream tasks. In the pretraining stage, the raw point clouds from LiDAR sensors are utilized to construct the long-term temporal correspondence for each instance, which serves as guidance for the extraction of instance-level representation from the vision-based bird's eye-view (BEV) feature map. Cohere3D encourages a consistent representation for the same instance at different frames but distinguishes between representations of different instances. We evaluate our algorithm by finetuning the pretrained model on various downstream perception, prediction, and planning tasks. Results show a notable improvement in both data efficiency and task performance.