通过实验结果可以看出,无论是原先的tiny还是base变体,在应用了我们提出的CLIP-BEVFormer算法后,NDS和mAP指标均有稳定的性能提升。除此之外,通过实验结果我们可以发现,对于真值目标编码器选择MLP层还是语言模型,我们提出的算法模型对于此并不敏感,这种灵活性可以使得我们提出的CLIP-BEVFormer算法更具有适应能力并且方便上车...
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,Encoder部分已经发出,见《BEVFormer开源算法逐行解析(一):Encoder部分》,本文主要关注BEVFormer的Decoder和Det部分。 对代码的解析和理解主要体现在代码注释中。
其中'BEVFormerEncoder'包括前后级联的'TemporalSelfAttention'和'SpatialCrossAttention',这种前后级联的结构在bevformer_tiny中一共有3层。 1 BEVFormer: 功能: 通过grid_mask进行了图像增强; 利用ResNet(backbone)和FPN(neck)两个网络提取图像特征; 进入BEVFormerHead中。 解析: #img: (bs,queue=3,num_cams=6,...
在本系列的最后笔者还将面向地平线的用户,指出地平线参考算法在开源算法基础上做出的修改及修改背后的考虑,在算法部署过程中为用户提供参考。 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...
其中'BEVFormerEncoder'包括前后级联的'TemporalSelfAttention'和'SpatialCrossAttention',这种前后级联的结构在 bevformer_tiny 中一共有 3 层。 1 BEVFormer: 功能: 通过grid_mask 进行了图像增强; 利用ResNet(backbone)和 FPN(neck)两个网络提取图像特征; 进入BEVFormerHead 中。 解析: #img: (bs,queue=3,...
通过实验结果可以看出,无论是在tiny还是base的模型参数配置下,我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型始终要优于BEVFormer的相同配置的基线模型,验证了我们的算法模型在模拟传感器故障情况下的优越性能和优秀的鲁棒性。 定性分析部分 下图展示了我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型与BEVFormer算法模型的感知结果可视化对比情况。通过...
1. 用上一小节介绍的 Task Agnostic 方法将 BERT 中的知识蒸馏到 TinyBERT 中; 2. 收集具体任务相关数据集,然后用 BERT 模型在这个数据集上做微调得到 Teacher Model; 3. 以第一步的 TinyBERT 的参数来初始化 Student Model,用 Task Specific 蒸馏方法将 Teacher Model 的知识蒸馏到 Student Model。
通过实验结果可以看出,无论是在tiny还是base的模型参数配置下,我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型始终要优于BEVFormer的相同配置的基线模型,验证了我们的算法模型在模拟传感器故障情况下的优越性能和优秀的鲁棒性。 定性分析部分 下图展示了我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型与BEVFormer算法模型的感知结果可视化对比情况。通过...
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: git clone https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git cd Swin-Transformer 1. 2. 2.创建环境 在anaconda命令行中创建环境: ...
python3 tools/predict.py --config configs/bev/bevformer_tiny_resnet50_detection_nuscenes.py --stage float 验证完成后,会在终端打印浮点模型在验证集上检测精度,如下所示: Per-class results: Object Class AP ATE ASE AOE AVE AAE car 0.517 0.665 0.169 0.230 0.144 0.091 ...