在BEV+Transformer架构中,Transformer模型负责将BEV视角中的特征图信息转化为高层次的语义信息。通过自注意力机制,Transformer能够在特征图上找到重要物体之间的相对位置关系,并分析它们的行为趋势。例如,Transformer可以识别车道内外车辆的距离和速度关系,有助于预测其他车辆的运动轨迹。 BEV+Transformer的技术原理 1.多传感器...
叠加技术、市场和政策等多方因素，智能驾驶质变加速。大模型算法的应用，不断突破自动驾驶ODD的上限，从感知到决策控制端到端的自动驾驶模型有望成为未来发展方向。具体到感知端，传感器配置持续“内卷”，多传感器信息融合成为关键课题。基于BEV+Transformer做特征融合，有利于解决图像尺度问题和遮挡问题，更好地实现向量空...
其实“BEV(Bird’s Eye View)+Transformer”是两个方向的技术,BEV是一种全新的3D坐标系,而Transformer则是一种深度学习神经网络模型,BEV+Transformer的组合方案在感知、理解和预测方面表现得更为强大,彻底终结了2D直视图+CNN时代。BEV+Transformer通过鸟瞰视角与Transformer模型的结合,显著提升了自动驾驶系统的环境感知与...
有业内专家表示,基于Transformer模型,智能驾驶有望实现感知与决策一体化,实现端到端的大模型,即模型输入传感器数据、直接输出控制信号,以避免智能驾驶开发架构现存的累计错误或任务协调不足等问题。 而上述智能驾驶趋势,也驱动着摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等传感器的变革。有关各细分传感器的应用痛点、成本...
1. BEV-CNN架构 2. BEV-Transformer架构 3. Nullmax的多相机BEV方案 前言 Nullmax感知部总监兼计算机视觉首席科学家成二康博士,前段时间做客汽车之心·行家说栏目,就行泊一体的感知能力话题进行了分享。当中,成二康博士就自动驾驶的数据闭环以及虚拟样本生成等数据话题进行了概括性的介绍,并对当前备受关注的BEV感知,...
Transformer允许数据以并行的形式进行计算，且保留了数据的全局视角，而CNN/RNN的数据流只能以串行方式计算，不具备数据的全局记忆能力。传统AI推理专用芯片大多针对CNN/RNN，并行计算表现不佳，且普遍针对INT8精度，几乎不考虑浮点运算。因此想要更好适配Transformer算法，就需要将AI推理芯片从硬件层面进行完整的架构革新，...
2、BEV-Transformer架构 在有了Transformer之后,它天然提供了一种机制,可以利用decoder中的cross-attention(交叉注意力)机制,架接3D空间和2D图像空间的关系。 BEV-Transformer的实现方式也可分为两类,一类是通过cross-attention机制,在后端加入3D信息和2D特征的关联,它可以进一步细分为利用相机参数、不利用相机参数两种方式...
据了解，Nullmax就围绕BEV+Transformer技术架构进行了大量的工作，包括开发了一套强大的平台化BEV-AI整体技术架构。这种技术可以在感知层面同时融合时间信息和空间信息，从而更好地支持多传感器、多任务的协同工作。通过支持多平台、多产品，以及任意传感器配置，为快速完成车企各项功能和任务的开发提供了可能性。对于以...
除了2D/3D感知任务外,Transformer架构还用于其他任务,如预测、规划和决策。此外,最近的研究探索了使用Transformer为整个自动驾驶管道构建端到端DNN模型,旨在将感知、规划和控制统一到一个集成系统中。 对于轨迹或行为预测,标准CNN模型的特征提取存在实际挑战,尤其是其建模长期交互的能力有限。然后开发基于Transformer的模型来...
Transformer作为一种新型神经网络架构，相比传统神经网络（如CNN），可以直接进行2D、3D不同序列之间的转换。Transformer采用交叉注意力机制，并行训练数据，在跨模态融合以及时序融合过程中，能够更加全面地在空间时序上建模，形成时序融合下的4D空间信息，从而使感知结果更加连续、稳定。在此基础上，BEV算法进一步迭代为...