目前,BEV+OCC+Transformer已经实现了感知模块的端到端架构,决策模块也在逐步从依赖手写规则向基于深度学习的模式转变,最终目标是实现模块化联合与单一模型的端到端自动驾驶 0.1 行为克隆(Behavior Cloning) 数据收集:从专家(如人类驾驶员)处收集大量驾驶数据,这些数...
目前,BEV+OCC+Transformer已经实现了感知模块的端到端架构,决策模块也在逐步从依赖手写规则向基于深度学习的模式转变,最终目标是实现模块化联合与单一模型的端到端自动驾驶 模仿学习(Imitation Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)在端到端自动驾驶的训练过程中起着重要作用,因为它们分别从不同的角度解决了训练智能...
定量分析部分 为了验证我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型的有效性,我们分别在nuScenes数据集上从3D感知效果、数据集中目标类别的长尾分布情况以及鲁棒性等角度出发进行了相关实验,下表是我们提出的算法模型与其他3D感知算法模型在nuScenes数据集上的精度对比情况。 本文提出的方法与其他感知算法模型的对比结果 在这部分实验中...
实验设置:作者采用了两种类型的骨干ResNet101-DCN和VoVnet99,并使用FPN输出的多尺度特征。在nuScenes上,BEV查询向量的默认大小为200×200,感知范围为[-51.2m, 51.2m]的X轴和Y轴,BEV网格分辨率s大小为0.512m。在Waymo上,BEV查询向量的默认空间形状为300×220,感知范围为X轴[-35.0m, 75.0m],Y轴[-75.0m, 75.0...
Awesome papers about Multi-Camera 3D Object Detection and Segmentation in Bird's-Eye-View, such as DETR3D, BEVDet, BEVFormer, BEVDepth, UniAD - chaytonmin/Awesome-BEV-Perception-Multi-Cameras
验证集上以视觉为中心的 3D 语义占用预测方法与其他最先进方法进行了全面比较，并使用 SurroundOcc 的...
清华&鉴智强强联合GaussianFormer-2：拿下OCC新SOTA~代码地址：https://github.com/huang-yh/Gaussian...
首发于OCC/BEV/3D检测/多传感器融合 切换模式写文章 登录/注册CNN王者归来 | DualBEV:大幅超越BEVFormer、BEVDet4D,开卷! 擎天柱 15 人赞同了该文章 目录 收起 写在前面&笔者的个人理解 详解DualBEV DualBEV概述 HeightTrans BEV Height Prob-Sampling 加速 Prob-LSS 双特征融合(Dual Feature Fusion, DFF)...
原文链接：Gaussian的含金量还在提升！清华&鉴智强强联合GaussianFormer-2：拿下OCC新SOTA~代码地址：https...
自动驾驶感知算法:BEV、占据网络 | 不光是上述提到的BEVFormer、PETR算法,我们在本课程中会详细的分析、总结和对比不同算法之间的来龙去脉,各自发展的过程,核心思想和优化点。 GitHub地址链接 这一工作的分享,激发了大家对自动驾驶感知算法方向的探讨,普遍认为占据网络是未来感知算法的终极解决方案 。通过稠密的空间体...