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

📄 arXiv: 2411.13628v1 📥 PDF

作者: Tong Ning, Ke Lu, Xirui Jiang, Jian Xue

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-20

💡 一句话要点

MambaDETR：利用状态空间模型进行多视角3D目标检测的查询式时序建模

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 3D目标检测 多视角 时序建模 状态空间模型 Mamba DETR 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 传统基于Transformer的时序融合方法计算成本高昂，且存在信息衰减问题，限制了其在长序列中的应用。
  2. MambaDETR通过在状态空间中进行时序融合，并设计运动消除模块，有效解决了上述问题。
  3. 实验结果表明，MambaDETR在nuScenes数据集上取得了SOTA性能，验证了其在3D目标检测任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MambaDETR的新方法，旨在利用时序信息提升3D检测性能，特别是在自动驾驶领域。传统基于Transformer的时序融合方法存在计算成本呈二次方增长以及信息随帧序列长度增加而衰减的问题。MambaDETR的核心思想是在高效的状态空间中实现时序融合。此外，我们设计了一个运动消除模块，用于移除相对静态的对象以进行更有效的时序融合。在标准的nuScenes基准测试中，MambaDETR在3D目标检测任务中取得了显著成果，在现有的时序融合方法中表现出最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多视角3D目标检测中，利用时序信息时，传统Transformer方法计算复杂度高、长时依赖建模能力弱的问题。现有方法难以兼顾效率和精度，尤其是在处理较长的视频序列时，性能下降明显。

核心思路：论文的核心思路是利用状态空间模型（SSM），特别是Mamba架构，来高效地建模时序信息。Mamba架构具有线性复杂度，能够处理更长的序列，并且通过选择性扫描机制，能够更好地关注重要的时序信息。同时，引入运动消除模块，减少静态物体对时序建模的干扰。

技术框架：MambaDETR的整体框架基于DETR架构，但将Transformer中的自注意力机制替换为Mamba模块。具体流程如下：首先，从多视角图像中提取特征；然后，使用运动消除模块过滤掉静态物体；接着，利用Mamba模块进行时序特征融合；最后，通过DETR的解码器进行3D目标检测。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用Mamba架构进行时序建模，这与传统的Transformer方法有本质区别。Mamba架构的线性复杂度使其能够处理更长的序列，并且选择性扫描机制能够更好地关注重要的时序信息，从而提高检测精度。运动消除模块也是一个创新点，它能够减少静态物体对时序建模的干扰。

关键设计：运动消除模块通过计算相邻帧之间的光流来估计物体的运动。Mamba模块的具体参数设置未知，但应该遵循Mamba架构的通用设计原则。损失函数采用DETR中常用的集合预测损失，包括分类损失、回归损失和匈牙利匹配损失。

📊 实验亮点

MambaDETR在nuScenes数据集上取得了显著的性能提升，在3D目标检测任务中达到了SOTA水平。具体性能数据未知，但论文强调其性能优于现有的时序融合方法，证明了Mamba架构在时序建模方面的优势。

🎯 应用场景

MambaDETR在自动驾驶领域具有广阔的应用前景，可以用于提高车辆对周围环境的感知能力，从而提升驾驶安全性。此外，该方法还可以应用于机器人导航、智能监控等领域，实现更准确、更高效的3D目标检测。

📄 摘要（原文）

Utilizing temporal information to improve the performance of 3D detection has made great progress recently in the field of autonomous driving. Traditional transformer-based temporal fusion methods suffer from quadratic computational cost and information decay as the length of the frame sequence increases. In this paper, we propose a novel method called MambaDETR, whose main idea is to implement temporal fusion in the efficient state space. Moreover, we design a Motion Elimination module to remove the relatively static objects for temporal fusion. On the standard nuScenes benchmark, our proposed MambaDETR achieves remarkable result in the 3D object detection task, exhibiting state-of-the-art performance among existing temporal fusion methods.