在BEVDet的基础上引入了时序信息,即BEVDet4D 2. 不是直接预测速度,而是通过预测连续两帧之间目标的偏移量,然后通过偏移量计算出速度 具体实现 核心实现是如何进行前后两帧特征的对齐 2. 为了简化速度的学习,本文学习与自车运动无关的运动位置偏移,需要首先将前帧的点通过前后帧之间的转换关系对应到当前帧坐标系下...
BEVDet4D-Tiny在nuScenes验证集上得分47.6% NDS,超过基线BEVDet-Tiny39.2% NDS。速度误差从 BEVDet-Tiny 的 0.909 mAVE 降低到 BEVDet4D-Tiny 的 0.337 mAVE,降幅达 62.9%。方向预测误差从 BEVDet-Tiny 的 0.523 mAOE 降低到了 BEVDet4D-Tiny 的 0.460 mAOE,降幅为 12.0%。 这是因为目标的方向和速度之间存...
BEVDet4D范式的框架如下图 一句话,BEVDet4D保留了前一帧的BEV特征,在空间中进行对齐,并将其与当前帧生成的BEV特征concat起来,这样也同时简化了速度预测任务。 理解BEVDet4D的核心思路并不复杂,其实就是:为了能够捕捉目标在时间维度上的特征变化,在T时刻时我们显然需要之前时刻的BEV特征(如T-1时刻)。但是T-1时刻...
结合HeightTrans和Prob-LSS,论文介绍了DualBEV,这是一种创新的方法,它在一阶段内就考虑并融合了来自BEV和透视视图的对应关系,消除了对初始特征的依赖。此外,提出了一个强大的BEV特征融合模块,称为双特征融合(DFF)模块,通过利用通道注意力模块和空间注意力模块,进一步帮助精细化BEV概率预测。DualBEV遵循“广泛输入,严格...
原文链接:CNN王者归来 | DualBEV:大幅超越BEVFormer、BEVDet4D,开卷! 关注知乎@自动驾驶之心,第一时间获取自动驾驶感知/定位/融合/规控等行业最新内容 针对这些问题,论文提出了一种统一的特征转换方法,适用于2D到3D和3D到2D的视觉转换,通过三种概率测量来评估3D和2D特征之间的对应关系:BEV概率、投影概率和图像概率...
bevdet4d中的时序对齐原理 它通过精准的时间戳标记来实现不同时刻数据的准确对应。利用复杂的算法对数据采集频率进行优化和协调。考虑了车辆运动状态的变化来进行时序调整。能够对不同传感器的延迟特性进行有效补偿。借助深度学习模型来预测和纠正时序偏差。基于历史数据的统计分析来优化时序对齐策略。对环境因素造成的数据...
DualBEV的处理流程从多个相机获取的图像特征开始,接着使用SceneNet生成实例mask和深度图. 接下来,通过HeightTrans模块和Prob-LSS流水线提取和转换特征,最后这些特征被融合并用于预测BEV空间的概率分布,以得到最终的BEV特征,用于后续任务。 HeightTrans HeightTrans是基于3D到2D视觉转换的原理,通过选择3D位置并投影到图像空间...
BEVDet4D基于BEVDet构建,包含4个模块:image-view encoder,view transformer,BEV encoder,task-specific head,这四部分与BEVDet保持一样。为了探索时间线索,BEVDet4D保留先前帧通过view transformer生成的BEV特征,然后与当前帧对应的特征融合。在此之前,通过空间对齐操作来简化学习目标。然后通过concat操作来融合特征以验证...
BEVDet/4D/Depth的进一步扩展,旷视新品BEVStereo,借鉴单目深度估计stereo相关方法,利用时序提升深度估计的可靠性 论文还没放出来,但代码已经开源链接 BEVDet 显式估计深度和编码BEV特征使得它的可解释性和可扩展性显著优于其他范式 发布于 2022-08-25 12:44 ...
这直接用在BEVDet4D中会存在两个问题。第一个是如果特征没有对齐,直接拼接特征送给后面的模块,这时候目标在特征图上的偏移量包含有自车运动的成分,这个偏移量的分布会因为自车的运动而变得复杂。举个最简单的例子是,一个静止的目标在特征图上因为自车的运动会出现偏移(如上图右上角的绿色目标)。所以对齐是有...