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...
给定两帧之间的变换矩阵T_{g(t)\rightarrow g(t')},当前帧的anchor点可以被投影至历史帧的图像特征上采样anchor特征: 之后运用cross-attention对同一个anchor在不同帧之间的特征进行融合,将历史帧的特征融合到当前帧的特征上,从而获得时序增强后的anchor特征。后续的预测过程与单帧输入保持一致。 5. 等宽约束优化...
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时不需要使用所有的栅格的KV,而是通过可学习的方式选择一定数量的感兴趣的位置,从而减少计算量。具体细节...
Deformable cross-attention BEVFormer[5]继承自 Deformable DETR[6],与上述两个工作的主要区别在于:1)显式得构建 BEV features(200x200 分辨率,覆盖以车为中心边长 102.4 米的正方形区域);2)利用 Deformable cross-attention 从 image space aggregate spatial information 到 BEV query 中;3)引入多帧时序信息。 ...
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。
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...
如下图所示,我们设计的注意力模块利用了offset-attention,将query,key,value特征进行融合,并通过激活层引入非线性。具体来说,我们先通过一个self-attention模块来分别处理模板和搜索区域点云,接着我们将搜索区域点云作为query,模板区域点云作为key和value,输入到一个cross-attention,就得到了匹配之后的搜索区域点云特征...
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...
3、Multi-scale Deformable Cross-attention layer 受Deformable DETR的启发还使用了一个可变形的交叉注意力层来自动对attending keypoints进行采样。图 3 显示了可变形交叉注意力层的结构。与普通的多头交叉注意力层相比,可变形交叉注意力层使用线性层来学习参考中心位置 p 在所有头和尺度上的 2D 偏移量 Δp。p+Δ...
CHI的关键模块是multi-hypothesis cross-attention(MH-CA),多假设的注意力交互模块,该模块捕获多假设之间的相互关系,构建跨假设的信息交互(cross-hypothesis communication),以实现假设之间的信息传递,从而更好地进行交互建模。然后,利用hypothesis-mixing MLP对多个假设进行聚合得到最终地结果。