bev_pool_v2_kernel:实现 pooling 的核心操作。将 3D 空间中的深度和特征映射到 BEV 表示中。 bev_pool_v2:封装了内核的调用,提供方便的接口。 反向传播: bev_pool_grad_kernel:计算 pooling 操作的梯度,包括对深度图和特征图的梯度。 bev_pool_v2_grad:封装内核调用,用于梯度计算。 优化特性: 使用CUDA 内核...
对体素内点进行排序并划分为连续的区间(interval),为后续基于体素的操作(如 pooling)做准备。 step1:深度索引 ranks_depth是用于标识每个点在所有深度栅格中的唯一索引。 defvoxel_pooling_prepare_v2(self,coor):B,N,D,H,W,_=coor.shape# 获取 batch 大小、相机数量、深度维度、高度和宽度。num_points=B*N*...
预计算体素索引和视锥索引后,将其与 backbone 输出的 context_feat 和 depth score 一起输入到voxel_pooling_v2函数中进行计算。相关代码如下所示: defvoxel_pooling_v2(self, coor, depth, feat):# 准备体素池化所需的索引和区间信息ranks_bev, ranks_depth, ranks_feat, \ interval_starts, interval_lengths ...
通过上面的图片可以发现,bevpoolingV2 相比于bevpooling少了一步:不需要显式地构建frustum feature(尺寸为NDHWC),而是为2D backbone输出的context feat 、DepthScore生成索引,预计算bevfeat的voxel index与上述两个索引之间的映射关系,能节省显存消耗,提高执行效率;具体过程如下: 一、初始化阶段: 1.构建单个相机的视锥...
当前,地平线 征程 6 工具链已经全面支持了 BEVPooling V2 算子,并与 mmdetection3d 的实现完成了精准对齐。然而,需要注意的是,此算子因其内在的复杂性以及相关使用示例的稀缺,致使部分用户在实际运用过程中遭遇了与预期不符的诸多问题。 在这样的背景下,本文首先会对 BEVPooling V2 的实现进行全方位、细致入微的...
在LSS计算时,有一个体素索引的预计算过程,即根据相机的内外参,计算每个视锥点所处的体素索引。预处理过程包括:滤除所有体素范围外的视锥点,根据其体素索引对视锥点进行排序,然后对同一体素内的视锥点通过LSS提出的累计求和的方法,进行sum pooling。 BEVFusion中使用BEVPool,没有使用累计求和的方法,而是使用多线程来...
虽然ObjectFusion [5]引入了利用RoI Pooling融合的后融合范式,但作者的GraphBEV没有改变BEVFusion [29, 34]的范式,在mAP上稍微超过了ObjectFusion 0.7%,在NDS上超过了0.3%。此外,当作者把nuScenes测试集的检测结果提交到官方评估服务器时,作者的GraphBEV达到了SOTA性能,它在mAP上超过了 Baseline BEVFusion [34] ...
给定2D特征图和相应的3D体素化特征,随机采样N个区域3D检测框,然后用摄像头投影矩阵投影到2D平面,从而生成一组成2D框对。一旦获得成对框,在2D和3D特征空间采用2DRoIAlign和3DRoIPooling来获得各自的RoI特征。 对于每个成对的2D和3D RoI特征,对来自图像分支的特征和来自点分支的体素化特征,执行自监督跨模态特征交互...
如果有N个相机的话,那么最终就有NxHxWxD个点。这些三维点可以通过类似PointPillar中的方式转换成BEV视图下的特征。每个Pillar对应BEV中的一个网格,落到网格中的点进行Pooling操作后仍然还得到一个C维的特征。所以BEV特征的维度维XxYxC,其中X和Y是BEV网格横向和纵向的个数。
53 + bev_pool_v2( 54 + c, n_intervals, depth, feat, ranks_depth, ranks_feat, 55 + ranks_bev, interval_starts, interval_lengths, out 56 + ); 57 + } 58 + 59 + 60 + /* 61 + Function: pillar pooling (backward, cuda) 62 + Args: 63 + out_grad : grad of ...