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,并取...
$ 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/...
在本文中,针对原有的BEVFormer算法当中存在的生成BEV特征图过程中缺少显示监督以及Decoder模块中Object Query与BEV特征交互查询的不确定问题,我们提出了CLIP-BEVFormer算法模型,并从算法模型的3D感知性能、目标长尾分布以及在传感器故障的鲁棒性等方面进行实验,大量的实验结果表明我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型的有效性。
---当然不是,因为这和数据采样有关,因为你的BEV高维空间上的点(向量),在计算attetion的时候,实际上跟你有关的可能就那么几个点,如果你把所有的点都引入,也许带来了不必要的噪音,使结果反而没有就几个点的计算方式好。 对于BevFormer而言,整体流程大致为:...
BEV 特征生成:通过时空特征的融合,完成环视图像特征向 BEV 特征的建模。 Decoder:设计用于 3D 物体检测的端到端网络结构,基于 2D 检测器 Deformable DETR 进行改进,以适应 3D 空间的检测任务。 地平线部署说明 公版bevformer 在 征程 6 上部署相比于 征程 5 来说更简单了,需要考虑的因素更少。征程 6 对非 ...
BEVFormer 是当前热门的自动驾驶系统中的 3D 视觉感知任务模型。BEVFormer 是一个端到端的框架,BEVFormer 可以直接从原始图像数据生成 BEV 特征,无需依赖于...
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。
公版代码目录封装较好,且以注册器的方式调用模型,各个模块的调用关系可以从configs/bevformer中的config文件中清晰体现,我们以bevformer_tiny.py为例3解析代码。 对代码的解析和理解主要体现在代码注释中。 model =dict(type='BEVFormer', use_grid_mask=True, ...
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...