ICCV 2023 | Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions

注1：本文系“计算机视觉/三维重建论文速递”系列之一，致力于简洁清晰完整地介绍、解读计算机视觉，特别是三维重建领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于 Nature/Science及其子刊; CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICLR, ICML, TPAMI, IJCV 等)。
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ICCV 2023 | Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions

本文介绍一篇来自Shanghai AI Laboratory等单位的最新论文——“Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions”。这篇论文的主要贡献在于提出了一种全新的基准测试方法，名为Robo3D，该基准测试专门针对真实世界环境和传感器的自然干扰，探索3D感知系统的稳健性。

背景介绍

对于自动驾驶系统，或者任何需要进行实时3D感知的应用来说，一个重要的研究问题就是如何在复杂多变的环境中，保持准确和稳定的感知能力。这就引出了一种被称为"自然干扰"（Natural Corruptions）的挑战，包括恶劣天气、传感器故障、运动模糊等因素，都可能严重影响到3D感知系统的性能。

然而，现有的大规模3D感知数据集，往往包含的都是精心清理过的数据，这些数据并不能很好地反映出在实际部署阶段，感知模型的可靠性。因此，本文的作者们提出了一个名为Robo3D的基准测试，专门针对真实世界环境和传感器的自然干扰，探索3D感知系统的稳健性。

研究现状

在深度学习技术的驱动下，3D感知技术已经取得了显著的进步。然而，尽管现有的3D感知模型在标准数据集上的表现逐年提高，但它们在面对真实世界环境和传感器的自然干扰时，往往表现出较大的脆弱性。

例如，对于恶劣天气条件，如雾、雨、雪等，现有的3D感知模型往往难以处理。这是因为这些天气条件会引起激光束的散射、衰减和反射等现象，从而影响激光雷达点云的质量。

此外，传感器故障也是一个重要的问题。例如，由于多个激光雷达传感器可能会在相同的频率范围内发射光脉冲，这就可能引起所谓的"串扰"现象，从而降低3D感知的准确性。

针对这些问题，研究者们已经提出了一系列的解决方案，如增强学习、生成对抗网络、深度神经网络等，但是这些方法在处理自然干扰时，仍然存在许多挑战。

研究动机

本文的主要动机可以总结为以下几点：

1. 缺乏针对自然干扰的基准测试：尽管3D感知领域已经有了大量的数据集和基准测试，但是这些基准测试往往忽视了真实世界环境和传感器的自然干扰。这意味着，我们无法准确地评估3D感知模型在面对这些干扰时的表现。

2. 3D感知模型的脆弱性：现有的3D感知模型，尽管在标准数据集上的表现优秀，但是在面对自然干扰时，它们的性能往往会大幅度下降。这暴露了这些模型的一个重要缺陷，即它们的稳健性不足。

3. 缺乏适合处理自然干扰的模型：虽然已经有一些模型可以在一定程度上处理自然干扰，但是这些模型往往需要大量的训练数据，并且其处理能力也有限。

基于以上动机，作者们提出了一种全新的基准测试，名为Robo3D，专门针对真实世界环境和传感器的自然干扰，探索3D感知系统的稳健性。

使用的方法

Robo3D的设计理念基于一个核心思想：通过模拟真实世界的自然干扰，来评估3D感知模型的稳健性。

具体来说，Robo3D定义了八种不同的干扰类型，包括恶劣天气条件（如雾、雨、雪）、运动模糊、激光束丢失、传感器串扰、不完整的回波和跨传感器场景。每种干扰类型都被进一步分为三个严重程度级别（轻度、中度和重度），以反映其对3D感知模型性能的影响。

为了生成这些干扰，作者们首先对原始的激光雷达点云数据进行物理建模，然后应用各种干扰因素，如散射、衰减、反射、运动模糊等，来模拟真实世界的自然干扰。这种方法的优点是，它可以生成与真实世界环境和传感器的自然干扰非常相似的数据，从而更准确地评估3D感知模型的稳健性。

实验结果

为了验证Robo3D的有效性，作者们在四个大规模的3D感知数据集（包括SemanticKITTI、KITTI、nuScenes和Waymo Open Dataset）上进行了一系列的实验。

实验结果显示，尽管当前的3D感知模型在标准数据集上的性能逐年提高，但是在面对Robo3D中的自然干扰时，它们的性能却大幅度下降。这说明，现有的3D感知模型在处理真实世界的自然干扰方面，还存在很大的改进空间。

此外，实验结果还发现，模型的稳健性与其使用的数据表示方式（如点、体素、投影）密切相关。例如，使用体素或点-体素融合方式表示数据的模型，通常比使用投影方式表示数据的模型更稳健。

挑战

虽然Robo3D为评估3D感知模型的稳健性提供了一个有效的工具，但是在面对真实世界的自然干扰时，我们仍然面临许多挑战。例如：

1. 自然干扰的多样性：真实世界的自然干扰有很多种，包括各种天气条件、传感器故障、运动模糊等。这就需要我们的模型能够处理各种类型的干扰，而不仅仅是在某一种特定的干扰下表现良好。

2. 数据稀疏性：由于激光雷达传感器的工作原理，其输出的点云数据通常是非常稀疏的。这就使得我们的模型在处理这些数据时，需要能够有效地处理数据的稀疏性。

3. 计算复杂性：处理3D数据需要大量的计算资源。因此，我们的模型需要在保持高精度的同时，尽可能地降低计算复杂性。

未来展望

面对这些挑战，作者们提出了一些可能的解决方向：

1. 改进数据表示方式：一种可能的方向是改进我们的数据表示方式。例如，我们可以考虑使用更高级的数据表示技术，如深度学习，来自动学习数据的有效表示。

2. 设计更稳健的模型：另一种可能的方向是设计更稳健的模型。这可能包括开发新的模型结构，或者改进现有的模型，使其能够更好地处理自然干扰。

3. 利用多模态数据：我们还可以考虑利用多模态数据，如激光雷达和摄像头的数据，来提高我们的模型的稳健性。

总的来说，尽管我们面临许多挑战，但是通过不断的研究和改进，我们有理由相信，我们可以开发出更稳健、更可靠的3D感知模型。

结论

本博文介绍了一篇来自Shanghai AI Laboratory的最新论文——“Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions”。这篇论文的主要贡献在于提出了一种全新的基准测试方法，名为Robo3D，专门针对真实世界环境和传感器的自然干扰，探索3D感知系统的稳健性。