# 1 拉取源码 github加速代理https://ghproxy.com/gitclonehttps://github.com/fundamentalvision/BEVFormer.git# 2 创建虚拟环境condacreate-nbevpython=3.8-y# 3 激活虚拟环境condaactivatebev# 4.1 安装torch,torchvision,torchaudiopipinstalltorch==1.10.0+cu113torchvision==0.11.0+cu113torchaudio==0.10.0-f...
BEVFormer的目标是解决多目相机三维感知问题,即如何从多目相机视图中聚合时空特征和历史BEV特征,以实现准确的三维物体检测和地图分割。传统的方法通常是独立完成三维物体检测或地图分割任务,而BEVFormer通过引入注意力机制,能够有效地聚合来自多视角相机的时空特征和历史BEV特征,从而提高了多目相机三维感知的准确性。 论文...
二、环境搭建 复现代码最好使用与成果同样的环境,会避免很多的问题,此处为官方示例的步骤Swin Transformer for Image Classification,区别在于步骤:安装apex不同。下面步骤会全部叙述。 复现使用数据集:tiny-imagenet-200, 链接:https://pan.baidu.com/s/1JVPqlQfC_zM-UNvHAuZJCg 提取码:8888 1.克隆工程 官方代码...
BEV交流群,v群:Rex1586662742、q群:468713665 2. 运行 在TPVFormer的仓库中,作者只针对完整的nuscenes数据集制作了 nuscenes_infos_train.pkl、nuscenes_infos_val.pkl,对于学习者来说,通常无法在完整nuscences数据集上进行测试,在后来的咨询下,原作者也是给出了mini数据集的pkl文件,通过下文的链接即可获得。以及liar...
bevformer复现问题 经过长达一个月的复现,终于成功利用MindSpore复现了Swin Transformer在imagenet上的分类精度,中间踩过很多的坑,这个帖子就作为复现Swin Transformer的记录贴,希望能对大家复现2021年这种充满训练Trick的论文有所帮助。 复现着复现着突然Swin就拿了最佳论文了,当时感觉也非常有意思,突然就在复现ICCV2021...
BEVFormer:基于Transformer的自动驾驶BEV纯视觉感知,支持3D检测、地图分割等多个自主驾驶感知任务!论文精读+源码复现 1619播放 1-Bevformer解读 2:03:31 基于图神经网络的驾驶轨迹预测 2:07:03 1-数据与环境配置. 07:04 2-训练数据准备 05:48 3-Agent特征提取方法 11:17 4-DataLoader构建图结构 08:08 5-SubG...
本文介绍了一种新的框架——BEVFormer,用于学习具有时空Transformer的统一BEV表征,以支持多个自动驾驶感知任务。BEVFormer利用空间和时间信息,通过预定的网格状BEV查询向量与空间和时间域交互。为了聚合空间信息,作者设计了一个空间交叉注意力,每个BEV查询向量从跨相机
BEV交流群,v群:Rex1586662742、q群:468713665。 2. 运行 在TPVFormer的仓库中,作者只针对完整的nuscenes数据集制作了 nuscenes_infos_train.pkl、nuscenes_infos_val.pkl,对于学习者来说,通常无法在完整nuscences数据集上进行测试,在后来的咨询下,原作者也是给出了mini数据集的pkl文件,通过下文的链接即可获得。以及...
环境pycharm 2023.1.2wsl + ubuntu20.04anaconda3创建环境# 创建环境 conda create -n bevformer python=3.8 conda activate bevformer添加依赖# 添加依赖包 pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0…