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，...
利用CenterPoint在heatmap上获取Top K个点作为Query(这K个点可以看做是通过lidar网络初始化了每个目标的位置,这比DETR用随机点作为Qurey收敛要快),先经过Lidar Transformer得到proposal,把这个proposal作为Query,再和image feature做cross attention。 Google,DeepFusion https://arxiv.org/abs/2203.08195 直接将Lidar fea...
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Transformer 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。这一点上,BEV-Transformer和BEV-CNN的架构比较类似,也是通过叠加3D信息和2D信息的关联来完成感知的任务。 BEV-Transformer的实现方式也可分为两类,...
基于Transformer的PV2BEV算法 01 BEVFormer 【论文地址】 arxiv.org/abs/2203.1727 【简介】 BEVFormer可以有效地聚合来自多视角摄像机的时空特征和历史BEV特征。由BEVFormer生成的BEV特征可以同时支持多种三维感知任务,如三维物体检测和地图分割,这对自动驾驶系统是很有价值的。 【算法结构】 BEVFormer网络结构 BEVForm...
BEV+Transformer算法为主流趋势,优势在于全局视野 算法迭代:2D直视图+CNN→BEV+Transformer→BEV+Transformer+Occupancy→端到端。 传统“2D直视图+CNN”感知框架:路况感知信号由相机收集到的2D图像和雷达收集到的3D图像组成,不同感知结果通过CNN(卷积神经网络)进行后融合,通过大量计算统一升维到3D状态下车机行驶的坐标系...
极越01采用了“纯视觉”感知算法(BEV+Transformer),其算法内核拥有百度Apollo高阶自动驾驶全套能力和安全体系,目前已知的信息可以得知,Apollo的L4级自动驾驶安全测试里程已超过7000万公里。这套纯视觉感知架构拥有11个高清摄像头(其中7个800万像素)、12个超声波雷达、5个毫米波雷达总计28个智驾传感器。这套视觉方案中,...
Transformer优点: 1 适合并行计算(和CNN差不多) 2 适合做(时间)序列,所以BEV有了这个能力 3 对于大模型容易训练 (因为参数冗余多,不容易陷入局部最优),CNN也比较容易训练(自动驾驶适用大小的模型)。 4 可以建立长距离的联系 (CNN不行,MLP可以但是太臃肿) ...
2.1.2、 Transformer 大模型为构建 BEV 空间提供最优解 2021 年特斯拉在 AI Day 上第一次将 BEV+transformer 的算法形式引入到自动 驾驶，开启了自动驾驶的崭新时代。首先 BEV 空间的构建，实际上就是寻找一种恰 当的方式，将多个 2D 的图像和传感器信息综合转化成为一个 3D 的向量空间。经过 多次尝试，特斯拉...
★ 前融合、中融合、后融合 目前主要有前融合、中融合、后融合三种方式，主流方案大多为后融合。后融合：每种传感器都有自己算法，各自处理生成目标数据，当所有的传感器生成目标数据，并且时间同步后，就可进行数据融合。后融合算法典型结构（信息来源：CSDN）后融合的优点是解耦性好，且各传感器可以互为冗余备份。但...
BEV+Transformer的“纯视觉”方案已经在极越01上实现了国内唯一量产,基于双NVIDIA DRIVE Orin芯片,AI算力508 TOPS,纯视觉感知架构拥有11个高清摄像头(其中7个800万像素,行业数量最多)、12个超声波雷达、5个毫米波雷达总计28个智驾传感器。在实现“纯视觉”技术升级后,极越01全系取消了激光雷达,取而代之的是OCC占用...