基於查詢的時空建模：使用狀態空間模型進行多視角 3D 物體偵測的 MambaDETR 方法

核心概念

MambaDETR 是一種新穎的多視角 3D 物體偵測方法，它利用狀態空間模型進行高效的時空融合，並透過移除相對靜態的物件查詢來優化計算效率。

摘要

MambaDETR: 使用狀態空間模型進行多視角 3D 物體偵測的基於查詢的時空建模方法

Tong Ning, Ke Lu, Xirui Jiang, Jian Xue. (2024). MambaDETR: Query-based Temporal Modeling using State Space Model for Multi-View 3D Object Detection. CVPR.

本研究旨在開發一種高效且準確的多視角 3D 物體偵測方法，以解決現有基於 Transformer 的時空融合方法所面臨的計算成本高和資訊衰減問題。

從以下內容提煉的關鍵洞見

MambaDETR: Query-based Temporal Modeling using State Space Model for Multi-View 3D Object Detection

by Tong Ning, K... 於 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13628.pdf

深入探究

MambaDETR 如何與其他多模態融合方法（例如 LiDAR-相機融合）相結合，以進一步提高 3D 物體偵測的準確性和可靠性？

MambaDETR 主要專注於利用多視角相機圖像進行時空融合，而 LiDAR-相機融合則提供了互補的資訊，可以進一步提高 3D 物體偵測的準確性和可靠性。以下是一些結合 MambaDETR 與 LiDAR-相機融合的思路：
1. 特徵級融合：

可以將 LiDAR 點雲投影到相機視角，生成深度圖或偽 LiDAR 點雲圖像，並將其與相機圖像特徵在早期階段進行融合，例如在圖像主幹網絡中添加一個分支來處理 LiDAR 特徵。
可以利用 LiDAR 的精確深度信息來指導 MambaDETR 的 2D-priors-based query 初始化，例如將 LiDAR 點雲投影到圖像平面，並根據投影點的密度和分佈來生成更準確的 2D proposals。
2. 對象級融合：

可以使用 LiDAR-相機融合方法先生成 3D 物體候選框，然後將這些候選框與 MambaDETR 生成的 3D queries 進行匹配和融合，例如利用 IoU 或其他距離度量來找到最佳匹配。
可以利用 LiDAR 的速度信息來輔助 MambaDETR 的運動消除模組，例如將 LiDAR 測量的物體速度與 MambaDETR 估計的物體運動進行比較，以更準確地識別靜止物體。
3. 後處理融合：

可以使用 LiDAR-相機融合方法對 MambaDETR 的 3D 檢測結果進行後處理，例如利用 LiDAR 數據對邊界框進行精修，或利用 LiDAR 的語義分割結果來提高 MambaDETR 的分類準確率。
總之，結合 MambaDETR 與 LiDAR-相機融合方法可以充分利用不同傳感器的優勢，提高 3D 物體偵測的準確性和可靠性。

如果場景中存在大量快速移動的物體或物體運動模式複雜多變，MambaDETR 的運動消除模組是否仍然有效？如何改進該模組以應對這些挑戰？

如果場景中存在大量快速移動的物體或物體運動模式複雜多變，MambaDETR 的運動消除模組可能會遇到以下問題：

誤判靜止物體： 快速移動的物體在相鄰幀之間的位移可能很大，導致 L2 距離超過閾值 α，從而被誤判為靜止物體。
無法處理複雜運動： 現有的運動消除模組主要依賴於 L2 距離和類別信息，無法有效處理旋轉、形變等複雜運動模式。
為了應對這些挑戰，可以考慮以下改進方向：

引入更魯棒的運動表徵： 可以使用光流、運動向量或其他運動估計方法來更準確地描述物體的運動狀態，而不是僅僅依賴於 L2 距離。
考慮物體的形狀和姿態變化： 可以使用點雲配准、形狀匹配或其他方法來估計物體的旋轉和平移，並將其納入運動消除模組的判斷依據。
結合多幀信息： 可以擴展運動消除模組的時間窗口，利用多幀信息來更準確地判斷物體的運動狀態，例如使用 LSTM 或其他時序模型來學習物體的運動軌跡。
自適應調整閾值： 可以根據場景的動態程度自適應地調整 L2 距離的閾值 α，例如根據光流的平均速度或方差來動態調整閾值。
通過引入更豐富的運動信息和更精確的運動模型，可以提高 MambaDETR 運動消除模組在複雜場景下的魯棒性和準確性。

MambaDETR 所提出的基於狀態空間模型的時空融合方法是否可以應用於其他計算機視覺任務，例如影片理解、動作識別和姿態估計？

是的，MambaDETR 所提出的基於狀態空間模型的時空融合方法具有良好的泛化能力，可以應用於其他計算機視覺任務，例如：
1. 影片理解：

MambaDETR 可以用於影片中的物體追蹤、場景分割和事件識別等任務。
其時空融合能力可以有效地整合影片序列中的時序信息，提高模型對影片內容的理解能力。
2. 動作識別：

可以將 MambaDETR 中的 3D queries 替換為人體關節點或姿态参数，並利用 Query Mamba 模組對時序關節點或姿态参数進行建模，從而實現動作識別。
其高效的時序建模能力可以捕捉動作序列中的动态特征，提高動作識別的準確率。
3. 姿態估計：

可以將 MambaDETR 的輸出修改為人體姿态参数，並利用 Query Mamba 模組對不同幀之間的姿态参数进行关联和预测。
其時空融合能力可以有效地整合多幀图像信息，提高姿态估計的準確性和穩定性。
總之，MambaDETR 的核心優勢在於其基於狀態空間模型的時空融合方法，該方法可以有效地處理時序數據，並具有較低的計算複雜度。 因此，MambaDETR 有潜力应用于其他需要处理时序信息的计算机视觉任务，并取得良好的效果。