IS-Fusion: Instance-Scene Collaborative Fusion for Multimodal 3D Object Detection

📄 arXiv: 2403.15241v1 📥 PDF

作者: Junbo Yin, Jianbing Shen, Runnan Chen, Wei Li, Ruigang Yang, Pascal Frossard, Wenguan Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-22

备注: Accepted to CVPR 2024; Code: https://github.com/yinjunbo/IS-Fusion

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出IS-Fusion以解决多模态3D物体检测中的信息融合问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 3D物体检测 层次场景融合 实例引导融合 自动驾驶 鸟瞰图表示

📋 核心要点

  1. 现有方法在BEV表示中面临物体尺寸小和点云稀疏的问题，导致3D感知可靠性不足。
  2. IS-Fusion通过层次场景融合和实例引导融合模块，联合捕捉实例级和场景级的多模态信息，提升3D物体检测性能。
  3. 在nuScenes基准测试中，IS-Fusion的表现超越了所有已发布的多模态方法，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

鸟瞰图（BEV）表示法已成为描述自动驾驶场景中3D空间的主要解决方案。然而，BEV表示中的物体通常尺寸较小，且相关的点云上下文稀疏，这给可靠的3D感知带来了巨大挑战。本文提出了IS-Fusion，一个创新的多模态融合框架，联合捕捉实例级和场景级的上下文信息。IS-Fusion与现有仅关注BEV场景级融合的方法不同，它明确地结合了实例级的多模态信息，从而促进了以实例为中心的任务，如3D物体检测。该框架包括层次场景融合（HSF）模块和实例引导融合（IGF）模块，HSF通过点到网格和网格到区域的变换器在不同粒度上捕捉多模态场景上下文，而IGF则挖掘实例候选，探索其关系并聚合每个实例的局部多模态上下文。在具有挑战性的nuScenes基准上，IS-Fusion超越了迄今为止所有已发布的多模态工作。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在自动驾驶场景中，基于BEV表示的3D物体检测面临的物体尺寸小和点云稀疏的问题。现有方法通常只关注场景级信息，忽视了实例级信息的融合，导致检测性能不足。

核心思路：IS-Fusion的核心思想是联合捕捉实例级和场景级的上下文信息，通过引入实例引导的多模态信息，增强3D物体检测的准确性和可靠性。这样的设计使得模型能够更好地理解和处理复杂的场景信息。

技术框架：IS-Fusion框架主要由两个模块组成：层次场景融合（HSF）模块和实例引导融合（IGF）模块。HSF模块通过点到网格和网格到区域的变换器，分别在不同粒度上捕捉场景上下文；IGF模块则负责挖掘实例候选，探索其关系，并聚合局部多模态上下文。

关键创新：IS-Fusion的主要创新在于同时关注实例级和场景级信息的融合，显著提升了3D物体检测的性能。这一方法与传统的仅关注场景级信息的技术有本质区别。

关键设计：在设计中，HSF模块采用了多层次的变换器结构，以捕捉不同粒度的上下文信息；IGF模块则通过实例候选的关系挖掘，增强了每个实例的上下文聚合能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在nuScenes基准测试中，IS-Fusion的性能超越了所有已发布的多模态方法，具体提升幅度未知，显示出其在复杂场景下的优越性和可靠性。

🎯 应用场景

IS-Fusion的研究成果在自动驾驶、智能交通系统和机器人导航等领域具有广泛的应用潜力。通过提升3D物体检测的准确性，该方法能够有效支持自动驾驶车辆的环境感知与决策，进而提高行车安全性和效率。

📄 摘要（原文）

Bird's eye view (BEV) representation has emerged as a dominant solution for describing 3D space in autonomous driving scenarios. However, objects in the BEV representation typically exhibit small sizes, and the associated point cloud context is inherently sparse, which leads to great challenges for reliable 3D perception. In this paper, we propose IS-Fusion, an innovative multimodal fusion framework that jointly captures the Instance- and Scene-level contextual information. IS-Fusion essentially differs from existing approaches that only focus on the BEV scene-level fusion by explicitly incorporating instance-level multimodal information, thus facilitating the instance-centric tasks like 3D object detection. It comprises a Hierarchical Scene Fusion (HSF) module and an Instance-Guided Fusion (IGF) module. HSF applies Point-to-Grid and Grid-to-Region transformers to capture the multimodal scene context at different granularities. IGF mines instance candidates, explores their relationships, and aggregates the local multimodal context for each instance. These instances then serve as guidance to enhance the scene feature and yield an instance-aware BEV representation. On the challenging nuScenes benchmark, IS-Fusion outperforms all the published multimodal works to date. Code is available at: https://github.com/yinjunbo/IS-Fusion.