首先,将 Contextual Transformer(CoT)引入 ResNet-50 网络[15]中,构建 ResNet-Transformer 架构提取特征,扩大了网络感受野;其次,设计了一个多尺度空间感知模块(Multi-scale Spatial Perceptionmodule, MSP),以增强对多尺度特征的学习能力,为了充分利用有效特征,克服小尺度目标特征丢失的问题,通过尺度空间响应操作增加浅层...
在本节中,特别比较了Operator的3种主要架构的层:ResNet、Swin Transformer和BEVFormer的编码器。如图5(a)所示,ResNet具有一个称为Bottleneck的基本单元,由包含类似Bottleneck网络的多个阶段组成。这些网络包括3x3卷积、1x1卷积、批量归一化(BN)和激活函数(ReLU,校正线性单元),要求适度的计算并行性和芯片内存。在自动驾驶...
与ResNet50相比,ResNet101的精度更高,这可归因于其可变形的卷积机制和增加的卷积深度,尽管代价是运行速度较慢。 另一方面,基于Transformer的道路元素检测研究表现出更大的变化,对2D车道(TuSimple)、3D车道(OpenLane)和局部地图(Nuscenes)等任务具有不同的模型和评估标准。车道和局部地图Transformer查询比目标检测更快,这...
在本节中,特别比较了Operator的3种主要架构的层:ResNet、Swin Transformer和BEVFormer的编码器。如图5(a)所示,ResNet具有一个称为Bottleneck的基本单元,由包含类似Bottleneck网络的多个阶段组成。这些网络包括3x3卷积、1x1卷积、批量归一化(BN)和激活函数(ReLU,校正线性单元),要求适度的计算并行性和芯片内存。在自动驾驶...
DCAN从特征提取开始执行,将一组由K个相机采集的RGB图像的点云作为输入,利用预训练的ResNet50进行特征提取。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...
2D多视图图像特征提取。应用一个2D骨干网络,例如ResNet,以提取图像特征,其中且。我们对图像特征沿空间维度应用全局平均池化。池化后的图像特征与可学习的位置嵌入相加,生成T个视图标记。 类似于3D特征提取,应用另一个Transformer编码器到C个类标记和T个视图标记,获得自注意力2D特征。
ansformer 的压缩占用 Transformer,简称COTR,旨在构建一个紧凑的 3D OCC 表示。作者的目标是同时保留丰富的几何信息,最小化计算成本,并提高语义判别性。 在这个框架中,作者提出通过有效的显式-隐式视图变换来构建一个紧凑的具有几何意识的 3D 占用表示。具体而言,在通过显式视图变换(EVT)生成一个稀疏但高分辨率 3D...
第二阶段评估基于 BEVDepth 和 ResNet-50 的融合策略，融合了任务头的局部和全局特征。平均值表示将 BEV 功能加在一起，SE 表示挤压和激励注意力残差块，Trans是指设计的两个分支的Transformer变换。如下图7，可以看出，不同切片的特征可以捕获不同的对象。例如，原始特征无法捕获左上角的对象，而我们的增强功能...
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不仅如此，转换到实际模型中的吞吐量，与IPU POD64相比，在计算机视觉的ResNet50 和 EifficientNet-B4 训练模型中，Bow Pod64的吞吐量能够达到34%和39%的性能提升。自然语言方面， BERT-Large Ph1 预训练模型和语音识别Conformer Large 训练模型，后者都有36%的吞吐量提升。作为英伟达的竞争对手，Graphcore自然不忘...