BEVPool v2 智驾论文 自动驾驶相关从业人员整体网络结构 所要解决问题 对于LSS实现Lift + Split的优化操作 2. 相对于BEVPool V1操作,不进行特征和深度分布的乘积,可以有效降低显存占用,即无需中间结果 提出的方法 建立一个BEV空间下的gride索引与2D图像坐标的对应关系 2. 然后将深度预测与特征预测同时提取,然后每...
bev_pool_v2运行时长为35ms,无法满足客户需求,需要寻找可行的优化途径。 优化结果 cpu: int16_t + int16_t 输出 int16_t(中间过程分int32_t/int64_t): 11.6ms 优化策略 编号 方法 1 循环展开,尽可能并行化 2 数据结构重组,降低cache miss a. 同时使用数据结构合并{a1,a2,a3} {b1,b2,b3}==>{...
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。本章首先说明 BEVPoolv2 相对于 BEVPoolV2 的优化点,然后剖析 BEVPoolV2 源码。 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...
在IT行业中,"bevpoolv2多输入相关代码"涉及到的是软件开发中的一个特定功能模块,特别是与处理多个输入源相关的编程技术。这个标题暗示我们正在讨论的是一个可能用于数据融合、处理或分析的软件组件,其中"bevpoolv2"可能是该功能的一个版本标识或者是一个专有名词,代表特定的算法或者数据处理池。 "BEV"通常在自动...
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...
29 + bev_pool_v2_ext.bev_pool_v2_forward( 30 + depth, 31 + feat, 32 + out, 33 + ranks_depth, 34 + ranks_feat, 35 + ranks_bev, 36 + interval_lengths, 37 + interval_starts, 38 + ) 39 + 40 + ctx.save_for_backward(ranks_bev, depth, feat, ranks_feat, ra...
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...
With dev2.0, we propose BEVPoolv2 upgrade the view transformation process from the perspective of engineering optimization, making it free from a huge burden in both calculation and storage aspects. It achieves this by omitting the calculation and preprocessing of the large frustum feature. As a ...
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。
BEVPool V2需要考虑的点 下图是BEVFusion实现的BEVPool和BEVDet2.0实现的BEVPoolV2的差异。 BEVFusion实现的BEVPool和BEVDet2.0实现的BEVPoolV2的差异可视化 下面是BEVPool和BEVPoolV2在累加求和实现上的代码差异 BEVPool和BEVPoolV2累加计算实现对比 BEVPooll的视锥点云到BEV特征映射关系如下图,实际操作中将Voexl In...