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，然後通過機器學習模型，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視訊幀，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，並通過檢視2D視訊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，就是通過合成的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，通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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傳送門

GitHub專案地址：
https://github.com/google/mediapipe/blob/master/mediapipe/docs/objectron_mobile_gpu.md

谷歌AI部落格：
https://ai.googleblog.com/2020/03/real-time-3d-object-detection-on-mobile.html

— 完 —

https://www.toutiao.com/i6803185914324451843/

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