BEVPool的算法出现在基于LSS的BEV模型,目的是采用累加求和方式将带有空间信息的图像特征映射到BEV空间,后续BEV编码器可以在BEV空间做3D目标检测等自动驾驶相关任务。 BEVPool任务配合下面的示意图很好理解,VoxelIndex作为FrustumFeature映射到BEV空间的“查表”,我们把FrustumFeature中映射到统一BEV空间的长度为C的特征累加即...
bev pool原理 BEV Pool(Bird's Eye View Pooling)原理是将多视角图像特征转换为鸟瞰视角特征的关键操作,主要流程如下: 1. 生成视锥:把输入的图片按照模型设定进行处理,确定视锥的长宽和深度。长宽取决于模型输入图片尺寸和下采样倍数,深度则是根据远平面和近平面的距离以及设定的间隔数来确定,相当于把图像中的每个...
2.2 BEVPoolv2 2.2.1 实现思路及性能 BEVPoolv2 的思路如上图右侧所示,其避免了显式计算、存储和预处理视锥体特征,通过离线计算视锥索引和体素索引的对应关系表,在推理过程中固定使用该表,直接根据视锥索引找到对应的图像特征和深度特征进行计算,大大降低了显存占用,并加快了处理速度。其思路可以总结为以下步骤: ...
BEVPool是什么?实际工程应用中如何加速!!!深度解析自动驾驶之心 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 2434 0 20:18 App EM Planner is all u need? 1695 1 15:23 App 自动驾驶主流的数据集有哪些?详解Argoverse数据集! 1.0万 4 06:12 App 基于YOLOV12+DeepSeek的脑部肿瘤检测系统 1550 0 ...
(消融实验里低BEV分辨率0.8m×0.8m,mAVE升了0.002,NDC降了0.002;而高BEV分辨率0.4m×0.4m,NDC升了0.001,mAVE却降了0.018),最优的方法就是直接调整视角转换阶段产生的点云坐标(视锥体),但是这也跟BEVDet中提到的加速累加和运算(BEVPoolv2)的前提条件(“而不是先相乘得到一个视锥体特征”)相违背(消融实验里...
part2 bev pool 根据点云范围得到点云的网格,生成伪点云 part3 bev detector 对生成的bev走centerpoint的推理流程 onnx模型导出 由于网络中存在bev pool,直接导出模型不方便,将网络切成两个部分,bevdet_pseudo_cloud和bevdet_detector,需要重写forward函数,修改代码不是很好,我们参考mmdeploy的方案,运行时对bevdet注...
作者从工程优化的角度考虑优化BEVDet,提出了BEVPoolv2,优化视图转换过程,使其在计算和存储方面降低消耗。它通过省略视锥体特征的计算和预处理来实现这一点。处理640 * 1600的分辨率仅需要0.82ms,比之前的方法快了15.1倍. 此外,与以前的实现相比,它的缓存消耗也更少,这自然是因为它不再需要存储大型视锥体特性,这...
体素化策略。LSS是基于frustum的BEV方法的开创性工作,其中首次提出了体素化。大量的工作遵循这一设置。SA-BEV提出了一种新的体素化策略,即SA-BEVPool,用于过滤背景信息。而未过滤出的截头体点采用与LSS相同的体素化化方法。在这项工作中,我们重点消除LSS体素化化过程中的位置近似误差。
然后,对于2D特征向BEV空间的坐标映射,我们采用了BEVStereo中的双目深度估计网络来预测像素深度信息以及构建相机视锥特征。最后,利用BEVPoolv2的BEV池化模块来生成最终的多尺度BEV特征。 长时序信息的处理方式:我们首先对输入的环视图像进行降采样用于降低输入图像的分辨率,并且采用一个小规模的图像特征提取主干网络(ResNet...
⊗表示out producter,Pool表示体素池操作。x、 y,z是三维空间中的平均坐标,u,v在二维空间中的坐标。在CUDA多线程的支持下,这些方法大大提高了GPU平台上的推理速度,但在更大的分辨率和特征维度上会遇到计算速度瓶颈,并且在没有推理...