【VALSE前沿选介2018-04期】
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[*]特征点一致性loss：原文中的公式(16) (17)，符号非常复杂，要做的事情其实就是要求特征点对应的3D位置经过各种投射变换之后能够在它在2D图像上的坐标对应。文中分别对于左眼和右眼图像计算了loss，下面以左眼为例分布解释下在做什么：
[*]首先，作者假设车辆是一个刚体，也就意味着在帧间匹配得到的特征点，在车辆坐标系下的相对位置是不会随时间变化，所以公式(16)中的f是没有上标t的。
[*]第一步变换，将特征点的3D位置f由车体坐标系转换到世界坐标系。
[*]将世界坐标系内的f转换到相机坐标系。
[*]将相机坐标系中的f通过相机内参矩阵投影回2D图像。
这样就可以计算这两者之间的一个差值，作为loss function。对于右眼，计算方法类似，只不过需要使用双目标定的外参，将左眼相机坐标系转换到右眼相机坐标系中，其余一致。2. 3D框与2D框一致loss：这一个term和第一部分的原理是类似的，区别在于，在这部分中，车辆的dimension和车辆的位姿被同时作为优化变量联合优化，而不是像第一部分中，车辆的dimension固定。所以通过加入这个term解决了在第一步中由于dimension不准确导致的错误估计。3. 车辆动力学模型loss：除了车辆位姿，我们在自动驾驶中还会关系车辆的状态，包括速度和方向盘转角，这对于后续的车辆意图估计等任务有着极大的帮助。实际的车辆当然不可以抽象成一个无规律的质点的运动，所以在这个loss中，作者使用了一个车辆动力学模型来描述当前时刻与前一时刻的位姿和状态之间的关系。这个动力学模型来源于原论文引用。除了位姿之外，这个loss里还引入了车辆速度、方向盘转角以及车辆轮距（可以从车辆大小的出）作为优化变量。4. 点云对齐loss：这一个loss文中描述得不是很清楚。首先，这里的点云并不是指LiDAR点云，而是指从双目中恢复出来的点云。以我个人的理解，这个loss的意义在于约束每辆车的特征点的3D位置可以落在对应车辆的3D框内。具体的细节文中只提到了minimize the distance of the feature points and their corresponding observed surface. 个人不是很理解具体的这个做法，为什么需要minimize这样的距离，而不是直接根据是否在3D框内计算loss。另外，这样的做法是否假设了所有特征点都在3D框的面上，这也不是很合理。总之，这样的一个loss是有必要的，但是具体实现方式可能会有更好的。
在实验中，作者使用了KITTI数据集，分别对ego-motion和object localization&pose估计进行了比较。在ego-motion中，作者对比了经典的ORB-SLAM，由于这个方法能够很好地去除由于移动物体带来的特征点匹配失败，在一些车辆较多的复杂场景中取得了较大的提升。在object motion&pose中，由于前述引入的诸多先验和约束，对比baseline也有了巨大提升。相信这个方法也可以从更强大的Deep learning方法中得到更准确的2D检测和视角估计而受益。强烈推荐大家观看一下下面在KITTI上的结果视频：https://www.youtube.com/watch?v=5_tXtanePdQhttps://www.https://www.youtube.com/watch?v=5_tXtanePdQ总结以上，这篇文章应该是我见到的一篇将这么多先验紧耦合在一起的系统性工作。这可能和沈老师之前的SLAM背景很相关。虽说每个模块都有改进的空间，但是这篇文章提供了一套切实可行的框架来解决视觉自动驾驶中的这个难题。相比于诸多暴力使用CNN来预测车辆位姿、状态甚至意图的paper，我个人更欣赏这样能够把high level semantic和geometry进行深度融合的工作，在今年CVPR上也见到这个方向很好的尝试。希望介绍的这个工作能够启发大家更深度地思考问题的本质和结构，而不是将所有问题都扔给CNN做一个黑盒来预测，做出更多有insight的工作。 Li, P., Qin, T., & Shen, S. (2018). Stereo Vision-based Semantic 3D Object and Ego-motion Tracking for Autonomous Driving. ECCV2018 Yin, Z., & Shi, J. (2018, March). GeoNet: Unsupervised Learning of Dense Depth, Optical Flow and Camera Pose. In CVPR2018
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