在BEV图像处理任务中,MLP可以作为特征提取器,从BEV图像中提取出关键的特征,同时还可以与其他结构(例如卷积层)结合使用,以更好地适应不同的任务需求。 总的来说,Transformer适用于处理具有明显空间结构的BEV图像数据,而MLP适用于提取高层次特征并与其他结构组合使用以适应不同的任务需求。 对于BEV的展望 随着自动驾驶技...
基于BEV的transformer方案今年量产的主要方案,transformer结构和CNN相比,特征提取能力更强,但需要较多的算力,这也是为什么许多车上都是1~2颗orin芯片支持。所以如何轻量化基于Transformer的BEV方案,成为各大自动驾驶公司后面优化的重点,地平线的最新工作,将Transformer+BVE轻量化,保持了性能领先和速度领先。 关注知乎@自动...
除了BEV 中相机特征的投影之外,作者的模型与基于 Lift-Splat 范式 [14,28,33] 的方法具有相似的整体架构,如图 2 左侧所示。它由以下模块组成:相机和激光雷达主干,独立为每种模态生成特征;投影和融合模块,将相机特征嵌入到 BEV 中并将其与激光雷达融合;最后是检测头。在考虑对象检测时,模型的最终输出是场景中对象...
在这里,作者将这一工作扩展到相机-激光雷达融合的情况,并利用交叉注意力来生成要与激光雷达融合的相机特征的密集 BEV 网格。 03Lift-Splat中的单目深度预测 最近基于 Lift-Splat 范式的相机-激光雷达融合方法 [28, 33] 通过使用单目深度估计将相机特征投影到 BEV 空间中,学习 BEV 网格形式的统一表示: 其中 是从...
在BEV任务中,Transformer和MLP是两种常用的网络结构。它们都可以用于实现对BEV图像的处理和特征提取,但具有不同的特点和适用场景。 Transformer是一种基于自注意力机制的网络结构,旨在处理序列数据,其主要优点是能够根据输入数据的内部关系来计算其特征表示。因此它非常适合处理具有明显空间结构的BEV图像数据。Transformer模型...
基于BEV的transformer方案今年量产的主要方案,transformer结构和CNN相比,特征提取能力更强,但需要较多的算力,这也是为什么许多车上都是1~2颗orin芯片支持。所以如何轻量化基于Transformer的BEV方案,成为各大自动驾驶公司后面优化的重点,地平线的最新工作,将Transformer+BVE轻量化,保持了性能领先和速度领先。
【BEVFormer】:基于Transformer的自动驾驶BEV纯视觉感知,支持3D检测、地图分割等多个自主驾驶感知任务!计算机博士精讲BEVFormer模型共计18条视频,包括:01 BEV特征空间、2.基于图神经网络的驾驶轨迹预测、1-数据与环境配置.等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
参见图8,在描述端到端的整体架构中,图11将其作为中间结果而忽略了),送入Transformer执行视角转换操作和多摄像头融合操作,此为Transformer的Input;当其离开Transformer层,进入RNN为基础的feature queue队列处理时,此刻其实存在BEV视角下的特征层,其对应Transformer的输入,只是完成了拼接和视角转换计算,此为Transformer的...
BEV车道线检测 基于GCN的道路拓扑预测网络架构设计,显著提升了车道线感知精度,可支持全场景 Mapless 。 BEV基于Transformer的轨迹预测 结合Transformer,设计车道线感知和动态障碍物的轨迹预测,显著提升了智能驾驶系统的感知能力和可靠性。 支持各极端场景泛化域的感知输出,精准提供感知结果 ...
为了解决这些问题,我们提出了一种新的基于Transformer的双向前置交互框架,以有效地将多尺度图像特征聚合成更好的BEV特征表示,并执行BEV语义分割任务。 与现有的两种策略相比,我们提出的前置交互方法具有明显的优势。首先,我们提出的双向前置交互方法可以融合全局上下文信息和局部细节,从而能够向BEV空间传递更丰富的语义信息。