"" constant_init(self.attention_weights, val=0., bias=0.) xavier_init(self.output_proj, distribution='uniform', bias=0.) def forward(self, query, key, value, residual=None, query_pos=None, reference_points=None, **kwargs): """Forward Function of Detr3DCrossAtten. Args: query (...
Back projection是2D到3D,一般会用对2D做深度估计(如LSS)然后投影到3D空; 最后是基于CrossAttention的方法硬做,让网络自己学,3D空间的特征作为Query,2D特征图作为Key,Value,然后做CrossAttention计算(一般是DeformableAttention减少计算量)让网络自己找到和它相关的特征; 空间信息融合 这步是为了将多个视角下的2D特征叠...
其中attention均采用Deformable Attention(在Deformable DETR中提出的,BEVFormer也用到了) ❝ Deformable Transformer我理解的流程是这样的:给定Query按照某种方式得到一个参考点,同时经过几个可学习layer得到offset->参考点附近按照offset采样得到KV -> Transformer的Cross Attention。主要的优点是在Cross Attention时不需要使...
对于雷达特征则采集点和体素特征。 之后,动态交叉注意力(Dynamic Cross Attention,DCA)模块对提取的跨模态特征进行融合。每个3D特征通过在图像特征的不同尺度上一致的尺度不变投影与图像平面上的参考点对齐。 对于每个参考点,动态查询增强(DQE)生...
之后,动态交叉注意力(Dynamic Cross Attention,DCA)模块对提取的跨模态特征进行融合。每个3D特征通过在图像特征的不同尺度上一致的尺度不变投影与图像平面上的参考点对齐。 对于每个参考点,动态查询增强(DQE)生成一个查询特征,该特征用于预测多级图像特征的多个偏移量和对邻域的权重。通过学习的偏移量和权重,可以对图像...
Global cross-attention 无法直接用 3D object query 在 2D spatial features 上实现查询匹配的原因之一,是二者空间上的不一致:在 2D 图片上两个点之间的坐标距离难以表述 3D 世界中这两个点的实际距离。 为了将 2D 的图像特征扩展到 3D 检测空间(以方便 3D object query 查询匹配),PETR[3]选择在 Positional ...
因此,AutoAlign设计了交叉注意特征对齐(CAFA)模块,在非同态表征之间自适应地对齐特征。CAFA(Cross-Attention Feature Alignment)模块不采用一对一的匹配模式,而是使每个体素感知整个图像,并基于可学习对齐图(learnable alignment map)动态地关注像素级2D特征。
用于纯Pytorch中语义分割的Criss-Cross Attention(2d&3d),具有更快,更精确的实现方式。 更新 2021/03:纯pytorch实现3D CCNET模块的三种被释放 。 您可以在和检查其正确性 介绍 我非正式地重新实现了纯Pytorch中的以便在不同版本和环境下实现更好的兼容性。 以前的许多开源项目都在Pytorch上使用了Cuda扩展,因此存在...
Self-attentionSemantic segmentationShape classificationMulti-scale fusionIt is a challenge to design a deep neural network for raw point cloud, which is disordered and unstructured data. In this paper, we introduce a cross self-attention network (CSANet) to solve raw point cloud classification and ...
在下面这个例子中,最开始所有的Agent query都是空的,假如第1帧时出现了一辆红色的车,那么经过3D到2D的Cross attention之后,第一个Agent query就捕捉到了这辆红色的车,并将这个Agent query输入到Query-based prediction模块中做轨迹预测;假如第二帧时又多了一辆蓝色的车,在Cross attention之后就由第二个Agent query...