代码路径:/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/hat/models/task_modules/bevformer/view_transformer.py reference_points_cam
R50 BEVformerV2-t2 48ep 52.6 43.1 38954M config model/log R50 BEVformerV2-t8 24ep 55.3 46.0 40392M config model/log 最终实现的效果如下所示: 复现过程 创建一个conda虚拟环境并将其激活,如下: conda create -n open-mmlab python=3.8 -y conda activate open-mmlab 按照官方说明安装PyTorch和to...
核心代码 BEVFormerV2 """ 1. 根据meta信息提取网络输入数据 2. 获取当前的输入 3. 获取前向帧的输入 4. 通过前向帧提取对应的BEV特征,返回的是一个dict 5. 通过当前帧的输入获取对应的2D特征 6. 进行BEV训练 7. 使用单目辅助head进行单目3D检测训练 8. 返回最终的损失 """ def forward_train(self, po...
BEVformerV2-t2 48ep 52.6 43.1 38954M config model/log R50 BEVformerV2-t8 24ep 55.3 46.0 40392M config model/log 复现过程中遇到的问题 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 错误1 ... from numba.np.ufunc import _internal SystemError: initialization of _internal failed without...
代码路径:/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/hat/models/task_modules/bevformer/view_transformer.py reference_points
如图1所示,BEVFormer v2主要由五个组件组成:图像主干、透视3D检测头、空间编码器、改进的时间编码器和BEV检测头。与原始BEVFormer相比,除了空间编码器外,对所有组件进行了更改。具体而言,BEVFormer v2中使用的所有图像主干均未使用任何自动驾驶数据集或深度估计数据集进行预训练。引入透视3D检测头以促进2D图像主干的适配...
在BEVFormerv2中通过Perspective Supervision的方式,让算法能够不受限于使用一些在深度估计或3D检测上的预训练backbone,而直接使用近期更有效的大模型BackBone(如ConvNext、DCNv3等),同时采用two-stage的检测方式进一步增强模型能力,在Nuscenes数据集的camera-based 3D检测任务取得sota的结果。
在BEVFormerv2中通过Perspective Supervision的方式,让算法能够不受限于使用一些在深度估计或3D检测上的预训练backbone,而直接使用近期更有效的大模型BackBone(如ConvNext、DCNv3等),同时采用two-stage的检测方式进一步增强模型能力,在Nuscenes数据集的camera-based 3D检测任务取得sota的结果。
在BEVFormerv2中通过Perspective Supervision的方式,让算法能够不受限于使用一些在深度估计或3D检测上的预训练backbone,而直接使用近期更有效的大模型BackBone(如ConvNext、DCNv3等),同时采用two-stage的检测方式进一步增强模型能力,在Nuscenes数据集的camera-based 3D检测任务取得sota的结果。