FuPaSCo：用于3D全景场景补全的长距离与局部上下文融合技术

《Image and Vision Computing》：FuPaSCo: Long-range and local context fusion for 3D panoptic scene completion

自主驾驶场景补全中提出双分支架构，结合CNN提取局部特征和Transformer捕捉长程上下文，并创新OrAli正交对齐生成解码器，在语义KITTI数据集上实现PQ指标26.1%，超越基线方法2.49%。

　　近年来，随着自动驾驶技术的快速发展，场景补全（Scene Completion, SC）在计算机视觉领域变得尤为重要。场景补全的目标是通过已有的点云数据预测并重建整个3D场景的几何结构，包括那些未被直接观测到的部分。这一任务在自动驾驶系统中尤为关键，因为它帮助车辆更全面地理解周围环境，从而做出更安全、更智能的决策。然而，传统的场景补全方法在处理复杂场景时往往存在局限，特别是在捕捉长距离上下文信息方面。因此，如何有效结合局部特征和全局信息成为提升场景补全性能的重要研究方向。

在现有的场景补全研究中，U-Net架构因其高效的编码-解码结构和跳跃连接机制，被广泛应用于多种任务中。U-Net通过编码路径提取高层次语义特征，再通过解码路径逐步恢复空间细节，同时利用跳跃连接将编码阶段的信息传递至解码阶段，以增强模型的细节恢复能力。尽管U-Net在场景补全任务中取得了显著成果，但其依赖于卷积操作的特点也带来了明显的限制。卷积核的局部感受野使得模型难以有效捕捉长距离的上下文信息，而这在处理复杂场景时往往是不可或缺的。

为了解决这一问题，研究者们开始探索将Transformer模型引入场景补全任务的可能性。Transformer模型以其强大的长距离依赖建模能力，能够更有效地感知和处理全局信息。近年来，Transformer在图像分类、目标检测、语义分割等任务中展现出了卓越的性能，尤其是在处理多尺度特征和复杂场景结构方面。因此，结合Transformer与U-Net的优势，成为提升场景补全性能的重要策略。

在这一背景下，本文提出了一种全新的方法——FuPaSCo（Fusion of Long-Range and Local Contexts for Panoptic Scene Completion），该方法旨在通过融合卷积神经网络（CNN）和Transformer的特性，实现更精确的场景补全。FuPaSCo采用了双分支架构，其中CNN分支负责提取局部几何特征，而Transformer分支则专注于捕捉长距离上下文信息。为了更好地整合这两个分支的输出，本文引入了正交对齐（Orthogonal-Alignment, OrAli）生成解码器，以减少简单拼接操作可能带来的冗余或冲突信息，并提升生成解码器的特征对齐能力。

在具体实现上，FuPaScO首先对输入的稀疏点云数据进行体素化处理，以形成适合深度学习模型的结构化输入。随后，将体素数据输入到双分支编码器中，CNN分支通过多层卷积操作提取局部特征，而Transformer分支则利用自注意力机制捕捉全局依赖关系。两个分支的输出在解码阶段被融合，以生成最终的场景补全结果。为了确保两个分支的信息能够有效结合，本文特别设计了OrAli模块，该模块通过多尺度特征对齐策略，将CNN和Transformer的特征与生成解码器的特征进行更精细的整合，从而提升模型的整体性能。

在实验评估方面，本文在SemanticKITTI数据集的Panoptic Scene Completion（PSC）任务上进行了全面测试。SemanticKITTI是一个广泛用于自动驾驶研究的三维点云数据集，包含了大量真实场景的点云数据，涵盖了道路、车辆、行人、建筑物等丰富语义类别。本文采用PaSCo作为基线模型，PaSCo是PSC任务中的首个方法，它结合了3D生成U-Net和具有感知能力的解码器，以实现更精确的场景补全。然而，PaSCo在捕捉长距离上下文信息方面仍然存在一定的不足，导致其在复杂场景下的补全效果受限。

通过对比实验，本文提出的FuPaSCo方法在多个关键指标上均优于现有方法，特别是在主要评估指标PQ?上达到了26.1%的性能，比之前最先进的方法（SOTA）提升了2.49%。这一结果表明，FuPaSCo在融合局部和全局信息方面具有显著优势，能够更准确地重建场景的几何结构，同时保持对语义类别的正确分类。此外，本文还通过消融实验分析了各个模块对模型性能的影响，进一步验证了所提出方法的有效性。

从技术角度来看，FuPaSCo的核心贡献在于其双分支架构和OrAli生成解码器的设计。双分支架构允许模型同时处理局部和全局信息，从而更全面地理解场景结构。OrAli生成解码器则通过正交对齐策略，解决了简单拼接操作可能导致的信息冗余和冲突问题，提升了模型的生成能力。这些设计不仅提高了场景补全的精度，还增强了模型对复杂场景的适应性，使其在实际应用中更具鲁棒性。

在应用场景方面，FuPaSCo可以广泛应用于自动驾驶系统、机器人视觉、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等领域。特别是在自动驾驶场景中，车辆需要实时感知周围环境，包括那些被遮挡或未被直接观测到的区域。通过FuPaSCo，车辆可以获得更完整的环境信息，从而提高路径规划、障碍物检测和避障决策的准确性。此外，在机器人视觉中，场景补全可以帮助机器人更准确地构建环境地图，提高导航和任务执行的能力。

本文的研究还揭示了在场景补全任务中，如何有效结合CNN和Transformer的特性是提升模型性能的关键。传统的CNN模型虽然在处理局部细节方面表现出色，但其长距离上下文感知能力有限。而Transformer模型虽然在捕捉全局信息方面具有优势，但在处理局部细节时可能存在一定的不足。因此，FuPaSCo通过双分支架构，将CNN和Transformer的优势相结合，从而在保持局部细节精度的同时，有效提升模型对全局结构的理解能力。

此外，本文还探讨了在实际应用中，如何通过改进模型结构和训练策略来进一步提升场景补全的性能。例如，本文提出的OrAli生成解码器通过正交对齐策略，减少了简单拼接操作可能带来的信息冲突，使得模型能够更有效地整合来自不同分支的特征。这种策略不仅提高了模型的生成能力，还增强了其对复杂场景的适应性。在实验中，本文通过消融实验验证了OrAli模块对模型性能的显著提升作用，表明其在场景补全任务中的重要性。

在实际部署过程中，FuPaSCo的双分支架构和OrAli生成解码器也带来了一定的计算挑战。由于Transformer模型的自注意力机制需要较高的计算资源，因此在模型设计时需要权衡计算效率与性能之间的关系。本文通过优化模型结构和训练策略，使得FuPaSCo能够在保持高性能的同时，实现更高效的计算。此外，本文还探讨了如何在不同硬件平台上部署FuPaSCo，以满足实际应用中的计算需求。

总的来说，FuPaSCo方法通过融合CNN和Transformer的优势，成功解决了传统U-Net架构在捕捉长距离上下文信息方面的不足。其双分支架构和OrAli生成解码器的设计，使得模型能够在保持局部细节精度的同时，有效整合全局信息，从而实现更精确的场景补全。实验结果表明，FuPaSCo在SemanticKITTI数据集的PSC任务中表现优异，为未来自动驾驶系统和机器人视觉等领域的研究提供了新的思路和方法。

本文的研究还指出，尽管FuPaSCo在性能上取得了显著提升，但在实际应用中仍面临一些挑战。例如，如何进一步优化模型的计算效率，以适应嵌入式系统或移动设备的资源限制，是未来需要解决的问题。此外，如何在不同类型的场景中（如城市道路、乡村道路、高速公路等）实现更一致的补全效果，也是值得进一步研究的方向。未来的研究可以探索更高效的模型结构，以在保持高性能的同时降低计算成本，同时也可以结合其他先进的深度学习技术，如图神经网络（GNN）或自监督学习，以进一步提升模型的泛化能力和适应性。

最后，本文的研究成果不仅为LiDAR场景补全任务提供了新的解决方案，也为其他需要同时处理局部和全局信息的计算机视觉任务提供了借鉴。随着自动驾驶技术的不断进步，场景补全作为其中的重要组成部分，其研究价值将持续提升。因此，探索更高效的场景补全方法，不仅有助于提升自动驾驶系统的感知能力，也为更广泛的应用场景提供了技术支持。