$ python tools/export.py configs/detection3d/bevformer/bevformer_base_r101_dcn_nuscenes.py bevformer_base.pth bevformer_export.pth Blade模型推理 推理脚本: from easycv.predictors import BEVFormerPredictor blade_model_path = 'bevformer_export.pth.blade' config_file = 'configs/detection3d/bevformer/...
BEVFormer 是今年中稿 ECCV 2022 的一篇论文。该篇论文提出了一个采用纯视觉(camera)做感知任务的算法模型 BEVFormer。BEVFormer 通过提取环视相机采集到的图像特征,并将提取的环视特征通过模型学习的方式转换到 BEV 空间(模型去学习如何将特征从 图像坐标系转换到 BEV 坐标系),从而实现 3D 目标检测和地图分割任务,...
第一，BEV视角下的物体，不会出现图像视角下的尺度（scale）和遮挡（occlusion）问题。由于视觉的透视效应，物理世界物体在2D图像中很容易受到其他物体遮挡，2D感知只能感知可见的目标，而在BEV空间内，算法可以基于先验知识，对被遮挡的区域进行预测。第二，将不同视角在BEV下进行统一表达，能极大方便后续规划和控制任务...
从时间维度上看,BEVFormer已是历史产物,或许几个月、最多一两年后,一个真正的“王炸”会出现。 2021年7月,特斯拉展示了基于BEV+Transformer(BEVFormer)的自动驾驶感知新范式,在取得了惊艳的效果后,国内也掀起“跟风潮”。 近期,理想、蔚来、小鹏、小马智行、百度等多家主流车企、自动驾驶方案解决商推出相关量产方案。
从时间维度上看,BEVFormer已是历史产物,或许几个月、最多一两年后,一个真正的“王炸”会出现。 2021年7月,特斯拉展示了基于BEV+Transformer(BEVFormer)的自动驾驶感知新范式,在取得了惊艳的效果后,国内也掀起“跟风潮”。 近期,理想、蔚来、小鹏、小马智行、百度等多家主流车企、自动驾驶方案解决商推出相关量产方案...
BEVFusion和BEVFormer就是在这一背景下诞生的两种重要方法。 BEVFusion是一种基于深度学习的多源传感器数据融合方法。它通过融合激光雷达、高清摄像头等传感器的数据,生成车辆周围的3D空间表示。BEVFusion的核心在于其编码-解码结构,首先对多源传感器数据进行编码,提取出关键特征,然后通过解码过程将这些特征融合成BEV空间表示...
2021年7月,特斯拉展示了基于BEV+Transformer(BEVFormer)的自动驾驶感知新范式,在取得了惊艳的效果后,国内也掀起“跟风潮”。 近期,理想、蔚来、小鹏、小马智行、百度等多家主流车企、自动驾驶方案解决商推出相关量产方案。 一时间,BEV越发“火”了起来。
3-特征提取以及BEV空间初始化 11:36 4-特征对齐与位置编码初始化 10:44 5-Reference初始点构建 10:48 6-BEV空间与图像空间位置对应 10:31 7-注意力机制模块计算方法 10:13 8-BEV空间特征构建 09:23 9-Decoder要完成的任务分析 09:21 10-获取当前BEV特征 09:13 11-Decoder级联校正模块 11:03...
另外一类是以BEVFormer算法为代表的反向BEV特征构建方式,这类感知算法模型首先是在感知的BEV空间下显式的生成3D体素坐标点,然后利用相机的内外参将3D体素坐标点投影回图像坐标系下,并对相应特征位置的像素特征进行提取和聚合,从而构建出BEV空间下的BEV特征。
报告主题：《BEVFormer：基于时空融合的BEV感知》内容概要：BEV 感知通过将多视角相机进行前融合，从而能够在统一的特征空间进行 3D 感知，摆脱了传统方法对于后融合的依赖。近两年，包括 BEVFormer 在内的一系列 BEV 感知方法通过引入时序信息，优化深度估计等技术，大幅度提高了纯视觉自动驾驶感知的精度。本次我将简要...