继Facebook开源PyTorch3D后，谷歌开源TensorFlow 3D场景理解库

Python那些事 前天

机器之心报道

编辑：杜伟、陈萍

继 2020 年初 Facebook 开源基于 PyTorch 的 3D 计算机视觉库 PyTorch3D 之后，谷歌也于近日开源了一个基于 TF 框架的高度模块化和高效处理库 TensorFlow 3D。目前，该库已经开源。

3D 计算机视觉是一个非常重要的研究课题，选择合适的计算框架对处理效果将会产生很大的影响。此前，机器之心曾介绍过 Facebook 开源的基于 PyTorch 框架的 3D 计算机视觉处理库 PyTorch3D，该库在 3D 建模、渲染等多方面处理操作上表现出了更好的效果。

最近，另一个常用的深度学习框架 TensorFlow 也有了自己的高度模块化和高效处理库。它就是谷歌 AI 推出的 TensorFlow 3D（TF 3D），将 3D 深度学习能力引入到了 TensorFlow 框架中。TF 3D 库基于 TensorFlow 2 和 Keras 构建，使得更易于构建、训练和部署 3D 语义分割、3D 实例分割和 3D 目标检测模型。目前，TF 3D 库已经开源。

GitHub 项目地址：https://github.com/google-research/google-research/tree/master/tf3d

TF 3D 提供了一系列流行的运算、损失函数、数据处理工具、模型和指标，使得更广泛的研究社区方便地开发、训练和部署 SOTA 3D 场景理解模型。TF 3D 还包含用于 SOTA 3D 语义分割、3D 目标检测和 3D 实例分割的训练和评估 pipeline，并支持分布式训练。该库还支持 3D 物体形状预测、点云配准和点云加密等潜在应用。

此外，TF 3D 提供了用于训练和评估标准 3D 场景理解数据集的统一数据集规划和配置，目前支持 Waymo Open、ScanNet 和 Rio 三个数据集。不过，用户可以自由地将 NuScenes 和 Kitti 等其他流行数据集转化为类似格式，并在预先存在或自定义创建的 pipeline 中使用它们。最后，用户可以将 TF 3D 用于多种 3D 深度学习研究和应用，比如快速原型设计以及尝试新思路来部署实时推理系统。

下图（左）为 TF 3D 库中 3D 目标检测模型在 Waymo Open 数据集帧上的输出示例；下图（右）为 TF 3D 库中 3D 实例分割模型在 ScanNet 数据集场景上的输出示例。

3D 稀疏卷积网络

谷歌详细介绍了 TF 3D 库中提供的高效和可配置稀疏卷积骨干网络，该网络是在各种 3D 场景理解任务上取得 SOTA 结果的关键。

在 TF 3D 库中，谷歌使用子流形稀疏卷积和池化操作，这两者被设计用于更高效地处理 3D 稀疏数据。稀疏卷积模型是大多数户外自动驾驶（如 Waymo 和 NuScenes）和室内基准（如 ScanNet）中使用的 SOTA 方法的核心。

谷歌还使用各种 CUDA 技术来加速计算（如哈希算法、共享内存中分割 / 缓存滤波器以及位操作）。在 Waymo Open 数据集上的实验表明，这种实现的速度约是利用预先存在 TensorFlow 操作的实现的 20 倍。

TF 3D 库中使用 3D 子流形稀疏 U-Net 架构来提取每个体素（voxel）的特征。通过令网络提取稀疏和细微特征并结合它们以做出预测，U-Net 架构已被证实非常有效。在结构上，U-Net 网络包含三个模块：编码器、瓶颈层和解码器，它们均是由大量具有潜在池化或非池化操作的稀疏卷积块组成的。

下图为 3D 稀疏体素 U-Net 架构：

稀疏卷积网络是 TF 3D 中所提供 3D 场景理解 pipeline 的骨干。并且，3D 语义分割、3D 实例分割和 3D 目标检测模型使用稀疏卷积网络来提取稀疏体素的特征，然后添加一个或多个额外的预测头（head）来推理感兴趣的任务。用户可以通过改变编码器或解码器层数和每个层的卷积数，以及调整卷积滤波器大小来配置 U-Net 网络，从而探索不同骨干网络配置下各种速度或准确率的权衡。

TF 3D 支持的三个 pipeline

目前，TF 3D 支持三个 pipeline，分别是 3D 语义分割、3D 实例分割和 3D 目标检测。

3D 语义分割

3D 语义分割模型仅有一个用于预测每体素（per-voxel ）语义分数的输出头，这些语义被映射回点以预测每点的语义标签。

下图为 ScanNet 数据集中室内场景的 3D 语义分割结果：

3D 实例分割

除了预测语义之外，3D 实例分割的另一目的是将属于同一物体的体素集中分组在一起。TF 3D 中使用的 3D 实例分割算法基于谷歌之前基于深度度量学习的 2D 图像分割。模型预测每体素的实例嵌入向量和每体素的语义分数。实例嵌入向量将这些体素嵌入至一个嵌入空间，在此空间中，属于同一物体实例的体素紧密靠拢，而属于不同物体的体素彼此远离。在这种情况下，输入的是点云而不是图像，并且使用了 3D 稀疏网络而不是 2D 图像网络。在推理时，贪婪算法每次选择一个实例种子，并利用体素嵌入之间的距离将它们分组为片段。

3D 目标检测

3D 目标检测模型预测每体素大小、中心、旋转矩阵和目标语义分数。在推理时使用 box proposal 机制，将成千上万个每体素 box 预测缩减为数个准确的 box 建议；在训练时将 box 预测和分类损失应用于每体素预测。

谷歌在预测和真值 box 角（box corner）之间的距离上应用到了 Huber 损失。由于 Huer 函数根据 box 大小、中心和旋转矩阵来估计 box 角并且它是可微的，因此该函数将自动传回这些预测的目标特性。此外，谷歌使用了一个动态的 box 分类损失，它将与真值强烈重叠的 box 分类为正（positive），将与真值不重叠的 box 分类为负（negative）。

下图为 ScanNet 数据集上的 3D 目标检测结果：

参考链接：https://ai.googleblog.com/2021/02/3d-scene-understanding-with-tensorflow.html

（完）

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