该方法利用Transformer和时序结构生成鸟瞰视图(BEV)特征,支持多种自动驾驶感知任务。BEVFormer通过空间和时间查询与空间和时间空间进行交互,聚合时空信息,从而获得更强大的表示能力。在nuScenes测试集上,该方法达到了新的技术水平,超越了以前的最优方法,并与激光雷达基准方法的性能相当。 完整论文下载,BEVForme CenterNet: ...
3.3 Object Informed Query Enhancement 论文中提出的一种改进解码器的方法。该方法的核心思想是利用编码器的输出为解码器提供位置提示,从而改进原本基于DETR(DEtection TRansformer)风格随机预定义的查询方法。这种随机预定义的查询方法在所有场景中共享,导致网络收敛困难。在OCBEV的框架中,解码器不仅仅在编码器之后直接添加...
此外,华为自研的ADS高阶智能驾驶系统,1.0版本实现基于Transformer的BEV架构,最新的2.0版本增加自研GOD网络,融合激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器数据,有效识别异形障碍物,进而实现无高精地图智能驾驶; 毫末智行在应用BEV+Transformer的基础上,基于多年大模型研发经验开发DriveGPT用于提高数据标注和算法训练效率; 百度A...
此外,华为自研的ADS高阶智能驾驶系统,1.0版本实现基于Transformer的BEV架构,最新的2.0版本增加自研GOD网络,融合激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器数据,有效识别异形障碍物,进而实现无高精地图智能驾驶; 毫末智行在应用BEV+Transformer的基础上,基于多年大模型研发经验开发DriveGPT用于提高数据标注和算法训练效率; 百度A...
最近,与传统的CNN模型相比,Transformer架构在各种自动驾驶任务中表现出了令人印象深刻的性能。因此,人们对在便携式硬件上部署Transformer模型和Operator加速方案越来越感兴趣。这篇调查论文旨在全面深入地概述基于Transformer的模型的最新研究,特别强调自动驾驶的Operator加速技术。
DETR是vision transformer用在目标检测的开山之作,首先应用在2D检测。它将目标检测任务视为一个图像到集合的问题,即给定一张图像,模型的预测结果是一个包含了所有目标的无序集合。这打破了以faster-rcnn为代表的anchors和非极大值抑制NMS机制,大大简化了目标检测pipeline。
最近,与传统的CNN模型相比,Transformer架构在各种自动驾驶任务中表现出了令人印象深刻的性能。因此,人们对在便携式硬件上部署Transformer模型和Operator加速方案越来越感兴趣。这篇调查论文旨在全面深入地概述基于Transformer的模型的最新研究,特别强调自动驾驶的Operator加速技术。
近日，在国际计算机与模式识别会议CVPR 2022期间，浪潮信息AI团队提交的论文《Scene Representation in Bird's-Eye View from Surrounding Cameras with Transformers（基于Transformer的多摄像头BEV场景表示）》成功入选。论文提出了一种基于Transformer的图像-BEV特征转换框架，能够生成有效的环境表示，可以提升自动驾驶车辆对...
链接一：BEV+Transformer：让车辆“看懂”人类世界（一）_亿欧 (iyiou.com)链接二：BEV+Transformer：由高阶智驾迈向具身智能（二）_亿欧 (iyiou.com)从感知模块起，人工智能大模型逐步赋能汽车，智能汽车与智能机器人之间的共性越发明朗，从机器到机器人的“关键一跃”也似乎更可以实现。正如《变形金刚》设定中，...
2、Transformer模型和任务 注意力机制和Transformer架构的开发历史可以通过一系列关键的开发和里程碑论文来追溯,如图2所示。Bahdanau等人首先在神经机器翻译的背景下引入了注意力机制,提出了源序列和目标序列之间的动态对齐方法。这种方法克服了早期序列到序列模型中固定长度上下文向量的限制。