合作伙伴：提升三维物体检测中的极坐标表示精度

极坐标系3D检测方法PARTNER通过全局表示对齐和实例级几何信息缓解特征扭曲问题，并新增PV-to-BEV模块实现多模态检测统一框架，实验表明其流式检测和跨分辨率性能优于现有方法。

　　

摘要

基于极坐标的表示方法在感知任务中展现了良好的性能。与基于笛卡尔坐标的方法不同，后者无论前景在径向上的分布是否不均匀，都会将空间划分为均匀的网格；而将空间表示为极坐标则更符合传感器（无论是激光雷达还是环绕摄像头）的物理特性。此外，基于极坐标的方法被认为是一种更优的替代方案，原因在于：（1）它们在不同分辨率下的鲁棒性能更佳；（2）它们在基于流处理的方法中更为有效。然而，现有的基于极坐标的检测方法不可避免地存在特征失真问题，这是由于极坐标表示方式的不均匀划分所致，从而导致其性能与基于笛卡尔坐标的方法相比存在显著差距。为了解决这一问题，我们提出了PARTNER——一种基于极坐标的新型3D物体检测器。PARTNER通过全局表示的重对齐来缓解特征失真的问题，并通过将实例级别的几何信息引入检测框架来促进回归过程。在此基础上，我们进一步提出了一种基于极坐标的PV到BEV视图转换模块，从而实现了极坐标空间中多模态检测的统一框架。大量实验表明，我们的方法在基于流处理的检测任务以及不同分辨率下的表现均优于以往的基于极坐标的方法，尤其在Waymo、nuScenes和ONCE数据集上取得了优异成绩。除了实证结果外，我们还探讨了是否可以为极坐标系统专门设计更有效的划分策略和回归目标。我们对极坐标空间中的特征失真现象进行了深入分析，并通过可视化结果展示了我们提出模块的矫正效果，进一步验证了该方法的设计合理性和有效性。