Transformer允许数据以并行的形式进行计算，且保留了数据的全局视角，而CNN/RNN的数据流只能以串行方式计算，不具备数据的全局记忆能力。传统AI推理专用芯片大多针对CNN/RNN，并行计算表现不佳，且普遍针对INT8精度，几乎不考虑浮点运算。因此想要更好适配Transformer算法，就需要将AI推理芯片从硬件层面进行完整的架构革新，...
利用CenterPoint在heatmap上获取Top K个点作为Query(这K个点可以看做是通过lidar网络初始化了每个目标的位置,这比DETR用随机点作为Qurey收敛要快),先经过Lidar Transformer得到proposal,把这个proposal作为Query,再和image feature做cross attention。 Google,DeepFusion https://arxiv.org/abs/2203.08195 直接将Lidar fea...
2. BEV-Transformer架构 在有了Transformer之后,它天然提供了一种机制,可以利用Transformer decoder中的 cross-attention(交叉注意力)机制,架接3D空间和2D图像空间的关系。这一点上,BEV-Transformer和BEV-CNN的架构比较类似,也是通过叠加3D信息和2D信息的关联来完成感知的任务。 BEV-Transformer的实现方式也可分为两类,...
BEV+Transformer 算法可在车端实时构建媲美高精地图的高精度局部地图，能够 在任意常规道路条件下，实现自动驾驶所需的静态场景深刻理解，然后以此为基础， 端到端的输出障碍物的轨迹和速度、车道线信息等，实现复杂场景下的自动驾驶应 用，而不需要依赖高精地图。使得算法的泛化性大幅提升，成本也大幅下降。2.2、 ...
BEV常用算法 BEVFormer:2D相机图片->2DBEV图片 BEVFormer是一种基于Transformer的网络结构,其在BEV上应用自注意力机制进行特征提取。它不仅可以处理点云数据,还可以处理图像数据。相比于传统的CNN,BEVFormer能够更好地捕捉长距离的依赖关系。 解决的问题:多个视觉摄像头,分别提取特征后如何聚合呢?
BEV+Transformer算法为主流趋势,优势在于全局视野 算法迭代:2D直视图+CNN→BEV+Transformer→BEV+Transformer+Occupancy→端到端。 传统“2D直视图+CNN”感知框架:路况感知信号由相机收集到的2D图像和雷达收集到的3D图像组成,不同感知结果通过CNN(卷积神经网络)进行后融合,通过大量计算统一升维到3D状态下车机行驶的坐标系...
极越01采用了“纯视觉”感知算法(BEV+Transformer),其算法内核拥有百度Apollo高阶自动驾驶全套能力和安全体系,目前已知的信息可以得知,Apollo的L4级自动驾驶安全测试里程已超过7000万公里。这套纯视觉感知架构拥有11个高清摄像头(其中7个800万像素)、12个超声波雷达、5个毫米波雷达总计28个智驾传感器。这套视觉方案中,...
★ 前融合、中融合、后融合 目前主要有前融合、中融合、后融合三种方式，主流方案大多为后融合。后融合：每种传感器都有自己算法，各自处理生成目标数据，当所有的传感器生成目标数据，并且时间同步后，就可进行数据融合。后融合算法典型结构（信息来源：CSDN）后融合的优点是解耦性好，且各传感器可以互为冗余备份。但...
目前BEV+Transformer算法对比都是基于nuScenes数据集的,因为其训练数据最多,在小尺寸的Kitti上,Transformer表现不如CNN。 nuScenes与其他数据集的对比 图片来源:《nuScenes: A multimodal dataset for autonomous driving》 nuScenes是唯一有毫米波雷达的数据集。论文名称《nuScenes: A multimodal dataset for autonomous drivi...
具体到感知端，传感器配置持续“内卷”，多传感器信息融合成为关键课题。基于BEV+Transformer做特征融合，有利于解决图像尺度问题和遮挡问题，更好地实现向量空间的构建，逐渐成为智能驾驶感知的主流范式。另外，在AI大模型的助力下，通过算法提前融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等不同传感器的数据信息特征，...