【3D目标检测】DSVT-2023CVPR
论文：https://arxiv.org/pdf/2301.06051.pdf
作者：北大，华为
代码：https://github.com/Haiyang-W/DSVT （ OpenPCDet 框架已集成）
讲解：实时部署！DSVT：3D动态稀疏体素Transformer主干（北大&华为） - 知乎
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论文提出了动态稀疏窗口注意力，这是一种新的基于窗口的注意力策略，用于并行有效地处理稀疏三维体素；
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论文提出了一种可学习的3D池化操作，它可以有效地对稀疏体素进行下采样，并更好地编码几何信息；
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基于上述关键设计，论文介绍了一种高效但易于部署的Transformer 3D主干，无需任何定制CUDA操作。
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稀疏窗口划分成subsets，每个subsets体素数量相同，以进行并行计算。这些子集的分区配置将根据x轴和y轴之间的旋转分区轴在连续的自关注层中进行更改。
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Hybrid window partition：窗口内部特征融合，编码多尺度信息
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3D sparse pooling operation：首先将稀疏下采样区域转换为密集下采样区域，并进行关注式3D池化操作，自动聚合局部空间特征。
网络结构
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VFE模块：将input point clouds 划分成稀疏 voxel，每个voxel 视作token。考虑到感受野的限制,只采用单步下采样网络，该方法不会降低X/ y轴特征图的比例。
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动态稀疏窗口attention：保证了每个window中的subsets内非空voxel数量相同。旋转集和混合窗口:并行计算,在保持高效计算的同时，引入窗内和窗间特征传播。
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参数：x,y,z坐标，voxel 坐标，voxel id（根据x或y坐标排序可得到voxel ID）
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非空、不重叠、相同数量的子集：首先计算每个window内的sub-sets的数量。windows设定12*12*1，windows内的非空voxel数量N。设定每个subsets内非空voxel 数量r（代码中为36个），计算每个windows内的subsets数量S，保证每个subsets中的voxels数量是一致的。
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根据voxel id 将所有的voxel 划分到subsets 中。windows的数量由spares_shape得出，在每个windows内的subsets中完全并行计算attention。
a. 旋转集合注意力
由于在固定的windows内计算attention缺乏子集间的连接，使用旋转集合注意力方法，在连续的注意力层之间交替使用两种分区配置。DSVT块包含两个自注意力层。第一层采用X轴分区，其中体素ID根据其在X轴主序中的坐标排序。接下来的一层采用旋转分区配置，按Y轴主序排序。
非空体素越多，就会分配更多的子集和计算资源来处理该窗口，这是动态稀疏窗口注意力设计的关键。增加window 会减少sets数量降低计算量，但是对小目标效果不好。因此采用混合窗口分割来提供良好的性能-效率权衡。
b.混合窗口
参考swin-transformer的窗口移位技术来重新分割稀疏窗口，但它们的窗口大小是不同的。
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基于注意力的3D池化：应用在DSVT中downsample_stride的下采样中。
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然后将我们提出的DSVT提取的体素特征投影到鸟瞰(BEV)特征图中
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Centerhead 预测头:
在补充材料中，首先阐述了§A中非重叠集划分的证明，然后提供了§B中网络架构、训练方案和消融基线的更多实现细节。最后，对§C中的超参数分析和§D中定量结果的可视化进行了进一步的研究。还讨论了§E中轴-注意的区别和§F中DSVT的局限性。