大模型是当前AI领域最为火热的前沿趋势之一，可赋能自动驾驶领域的感知、标注、仿真训练等多个核心环节。在感知层，以特斯拉为首，"BEV+Transformer"范式已开始在自动驾驶领域得到广泛使用，可有效提升感知精确度，利于后续规划控制算法的实施，促进端到端自动驾驶框架的发展。BEV全称Bird'sEyeView，即鸟瞰图，该算法旨在...
BEV+Transformer算法应运而生:BEV(Bird’sEyeView)是指一种鸟瞰式的视角或坐标系,可以立体描述感知到的现实世界,也指将视觉信息由图像空间端到端地转换到BEV空间下的技术。 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...
https://arxiv.org/pdf/2203.11496.pdf 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://a...
具体的 Transformer 结构和参数设置可以根据实际应用场景进行调整,以达到最佳性能。 4、决策模块: 根据预测模块的结果,结合交通规则和车辆动力学模型,采用 Transformer 模型生成合适的驾驶策略。 通过将环境信息、交通规则和车辆动力学模型整合到模型中,Transformer 能够学习到高效且安全的驾驶策略。如路径规划、速度规划等。
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...
BEV+Transformer架构为自动驾驶领域带来了新的技术突破。通过结合鸟瞰视角的全局信息和Transformer的自注意力机制,该架构显著提升了感知精度和决策支持能力。然而,要在实际道路场景中实现其广泛应用,还需克服计算资源、传感器同步性等方面的挑战。未来,随着硬件技术的进步和算法优化,BEV+Transformer有望成为自动驾驶系统的重要...
在"BEV+Transformer"趋势下,算法复杂度、数据规模以及模型参数均呈指数级提升,推动自动驾驶芯片向着大算力、新架构以及存算一体等方向演进。 1、大算力: 向数百TOPS算力演进。传统L1/L2辅助驾驶所需处理的数据量小且算法模型相对简单,因此以Mobileye为代表的单目视觉+芯片算法强耦合的一体机方案即可满足需求。但领航功...
正负样本的定义(采用 Transformer 中常用的匈牙利匹配算法,Focal Loss + L1 Loss 的总损失和最小); 损失的计算(Focal Loss 分类损失 + L1 Loss 回归损失); 反向传播,更新网络模型参数; 接下来我将从输入数据格式,网络特征提取,BEV特征产生,BEV 特征解码完成 3D 框预测、正负样本定义、损失计算这六个方面完成 BE...
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，更好地实现向量空间的构建，逐渐成为智能驾驶感知的主流范式。另外，在AI大模型的助力下，通过算法提前融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等不同传感器的数据信息特征，...
在"BEV+Transformer"趋势下,算法复杂度、数据规模以及模型参数均呈指数级提升,推动自动驾驶芯片向着大算力、新架构以及存算一体等方向演进。 1、大算力: 向数百TOPS算力演进。传统L1/L2辅助驾驶所需处理的数据量小且算法模型相对简单,因此以Mobileye为代表的单目视觉+芯片算法强耦合的一体机方案即可满足需求。但领航功...