谷歌AI良心開源:一部手機就能完成3D目標檢測,還是實時的那種
在2D影像中做3D目標檢測很難?
現在,拿著一部手機就能做到,還是實時的那種。
這就是谷歌AI今天釋出的 MediaPipe Objectron,一個可以實時3D目標檢測的pipeline。
分開來看:
MediaPipe是一個開源的跨平臺框架,用於構建pipeline來處理不同模式的感知資料。
Objectron在移動裝置上實時計算物件導向的3D邊界框。
日常生活中的物體,它都可以檢測,來看下效果。
它可以在移動端裝置上,實時地確定物體的位置、方向和大小。
這個pipeline檢測2D影像中的物體,然後透過機器學習模型,來估計它的姿態和大小。
那麼,它具體是怎麼做到的呢?
獲取真實世界中的3D資料
我們知道,3D資料集相對於2D來說,非常有限。
為了解決這個問題,谷歌AI的研究人員使用移動擴增實境(AR)會話資料(session data),開發了新的資料pipeline。
目前來說,大部分智慧手機現在都具備了擴增實境的功能,在這個過程中捕捉額外的資訊,包括相機姿態、稀疏的3D點雲、估計的光照和平面。
為了標記groud truth資料,研究人員構建了一個新的註釋工具,並將它和AR會話資料拿來一起使用,能讓註釋器快速地標記物件的3D邊界框。
這個工具使用分屏檢視來顯示2D影片幀,例如下圖所示。
左邊是覆蓋的3D邊界框,右邊顯示的是3D點雲、攝像機位置和檢測平面的檢視。
註釋器在3D檢視中繪製3D邊界框,並透過檢視2D影片幀中的投影來驗證其位置。
對於靜態物件,只需要在單幀中註釋一個物件,並使用來自AR會話資料的ground truth攝像機位姿資訊,將它的位置傳播到所有幀。
這就讓該過程變得非常高效。
AR合成資料生成
為了提高預測的準確性,現在比較流行的一種方法,就是透過合成的3D資料,來“填充”真實世界的資料。
但這樣往往就會產生很不真實的資料,甚至還需要大量的計算工作。
谷歌AI就提出了一種新的方法—— AR合成資料生成 (AR Synthetic Data Generation)。
這就允許研究人員可以利用相機的姿勢、檢測到的平面、估計的照明,來生成物理上可能的位置以及具有與場景匹配的照明位置 。
這種方法產生了高質量的合成資料,與真實資料一起使用,能夠將準確率提高約10%。
用於3D目標檢測的機器學習pipeline
為了達到這個目的,研究人員建立了一個單階段的模型,從一個RGB影像預測一個物體的姿態和物理大小。
模型主幹部分有一個基於MobileNetv2的編碼器-解碼器架構。
還採用一種多工學習方法,透過檢測和迴歸來共同預測物體的形狀。
對於形狀任務,根據可用的ground truth註釋(如分割)來預測物件的形狀訊號;對於檢測任務,使用帶註釋的邊界框,並將高斯分佈擬合到框中,以框形質心為中心,並與框的大小成比例的標準差。
檢測的目標是預測這個分佈,它的峰值代表了目標的中心位置。
迴歸任務估計邊界框8個頂點的2D投影。為了獲得邊界框的最終3D座標,還利用了一個成熟的姿態估計演算法(EPnP),可以在不知道物體尺寸的前提下恢復物體的3D邊界框。
有了3D邊界框,就可以很容易地計算出物體的姿態和大小。
這個模型也是非常的輕量級,可以在移動裝置上實時執行。
在MediaPipe中進行檢測和跟蹤
在移動端裝置使用這個模型的時候,由於每一幀中3D邊界框的模糊性,模型可能會發生“抖動”。
為了緩解這種情況,研究人員採用了最近在“2D界”釋出的 檢測+跟蹤框架。
這個框架減少了在每一幀上執行網路的需要,允許使用更大、更精確的模型,還能保持在pipeline上的實時性。
為了進一步提高移動pipeline的效率,每隔幾幀只讓執行一次模型推斷。
最後,這麼好的專案,當然已經開源了!
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GitHub專案地址:
谷歌AI部落格:
https://ai.googleblog.com/2020/03/real-time-3d-object-detection-on-mobile.html
— 完 —
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