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: ...
""" 核心就是将预先建立的映射关系以及获取到的深度和特征送入到bev_pool_v2中,底层通过GPU完成计算 """ def view_transform_core(self, input, depth, tran_feat): B, N, C, H, W = input[0].shape if self.accelerate: feat = tran_feat.view(B, N, self.out_channels, H, W) feat = feat...
docker 中代码路径:/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/horizon_plugin_pytorch/nn/bev_pool_v2.py 详细说明 BEVPoolV2 算子在整个 QAT 链路使用流程 下面我们将以一个简单的单算子示例来详细说明 BEVPoolV2 算子在整个 QAT 链路使用流程。 首先,我们需要了解 QAT 链路的基本概念和工作原理,读者可以自行去...
2.1 先说说 BEVPoolv1 BEVPoolv2 是 BEVPoolv1 的优化版本,其优化了图像特征到 BEV 特征的转换过程,实现了在计算和存储方面极大的降低。BEVPoolv1 (左)和 BEVPoolv2(右) 的示意图如下: aW1hZ2U=.png BEVPoolv1 的主要计算流程如下: 首先将视锥点云特征 reshape 成 MxC,其中 M=BxNxDxHxW。 然后将 g...
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: ...
BEVPoolv2从工程化的角度,优化了View Transformation的计算过程,使得即使输入图像为640×1600大分辨率图像,处理速度也达到0.82ms,同时内存消耗也更小。 视锥计算缺点 BEVDet系列在view transformer模块基于LSS实现,而LSS的主要缺点之一是:它必须计算、存储、预处理一个尺寸为[N,D,H,W,C]的视锥特征。N, D, H, ...
docker 中代码路径:/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/horizon_plugin_pytorch/nn/bev_pool_v2.py 详细说明 BEVPoolV2 算子在整个 QAT 链路使用流程 下面我们将以一个简单的单算子示例来详细说明 BEVPoolV2 算子在整个 QAT 链路使用流程。 首先,我们需要了解 QAT 链路的基本概念和工作原理,读者可以自行去...
BEVPoolv2 是 BEVPoolv1 的优化版本,其优化了图像特征到 BEV 特征的转换过程,实现了在计算和存储方面极大的降低。BEVPoolv1 (左)和 BEVPoolv2(右) 的示意图如下: BEVPoolv1 的主要计算流程如下: 首先将视锥点云特征 reshape 成 MxC,其中 M=BxNxDxHxW。
在IT行业中,"bevpoolv2相关代码及技术报告"的主题涉及的是一个特定的软件开发项目或者组件,可能是一个库、框架或服务的升级版本。"bevpoolv2"可能是某个系统的核心部分,比如一个池化机制,用于优化资源管理,如内存或数据库连接。在软件开发中,池化技术是一种有效的性能优化手段,通过预先创建并维护一组资源,避免了频...
CVPR2022 | SHIFT:当前自动驾驶最大的多任务合成数据集(雾天/雨天/雪天,检测、分割、深度图、实例分割、光流) 9199 0 00:45 App Depth Anything V2 | 速度提升10倍以上!更稳健、精细的单目深度估计(HKU&TikTok) 4512 1 27:48 App 全搞定!基于TensorRT的CNN/Transformer/检测/BEV模型四大部署代码+CUDA加速...