2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 examples/llava/llava.cpp Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -432,7 +432,7 @@ struct llava_image_embed * llava_image_embed_make_with_bytes(struct clip_ctx * c bool image_embed_result = llava_image_embed_make_with_cl...
BEV特征在BEV-CLIP中,作者声称使用BEV特征进行自动驾驶场景检索任务比直接在2D图像特征上执行检索任务更有效。为了验证这一点,作者与一些2D图像检索方法进行了比较。作者构建了一个CLIP检索 Pipeline ,其中ViT-B大型作为作者的图像编码器,并进行了两个单独的实验。首先,作者仅使用正面摄像头进行训练和评估,然后作者试图...
I can successfully run the grid_mp3d_clip.py and the grid_mp3d_imagenet.py. Thank you. Env: Python 3.8 Habitat 0.2.3 Owner MarSaKi commented Apr 2, 2024 Hi, you should use Habitat 0.1.7, this repo is not compatible with other versions. Author Mercy2Green commented Apr 3, 2024 ...
(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) # learning policy lr_config = dict( policy='CosineAnnealing', warmup='linear', warmup_iters=500, warmup_ratio=1.0 / 3, min_lr_ratio=1e-3) total_epochs = 24 evaluation = dict(interval=1, pipeline=test_pipeline) runner = dict(type='...
optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) # learning policy lr_config = dict( policy='CosineAnnealing', warmup='linear', warmup_iters=500, warmup_ratio=1.0 / 3, min_lr_ratio=1e-3) total_epochs = 24 evaluation = dict(interval=1, pipeline=test_pipeline)...
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本文回顾关于BEV感知的工作,并对不同解决方案进行了深入分析。此外,还描述了行业中BEV方法的几个系统设计。此外,还介绍了一整套实用指南,提高BEV感知任务的性能,包括摄像头、激光雷达和融合输入。最后,指出了该领域未来的研究方向。参考https://github.com/OpenPerceptionX/BEVPerception-Survey-Recipe. ...
optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) # learning policy lr_config = dict( policy='CosineAnnealing', warmup='linear', warmup_iters=500, warmup_ratio=1.0 / 3, min_lr_ratio=1e-3) total_epochs = 24 evaluation = dict(interval=1, pipeline=test_pipeline) ...
SG-GAN+DBRM:包含两个网络。(i) SG-GAN 基于 Mask-ShadowGAN,产生粗略的阴影去除结果和合成的成对数据,由使用 CLIP的多模态语义提示器引导文本语义。(ii) DBRM 是一个扩散模型,精细化粗略结果,该模型在真实无阴影图像和阴影去除图像上训练,去除前的阴影由 Mask-ShadowGAN 合成。
受到启发,作者将BEV集成到MV-MLLM中,获得了BEV-InMLM,以捕获自动驾驶的可靠感知和决策所需的全光谱信息。BEV-InMLLM使用BEV注入模块有效地获取与LLMs对齐的BEV特征。这种方法比从头训练一个BEV提取器(如CLIP)使用视觉语言数据更节省资源。值得注意的是,作者的BEV注入模块作为现有MLLM的即插即用解决方案。