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,无需依赖于传统的图像处理流程。它通过利用 Transformer 架构和注意力机制,有效地从多摄像头图像中学习生成高质量的鸟瞰图(Bird's-Eye-View, BEV)特征表示。相较于其他...
我们在EasyCV开源框架(github.com/alibaba/Easy)中,对BEVFomer算法进行集成,并从训练速度、算法收敛速度角度对代码进行了一些优化。同时,我们进一步使用推理优化工具PAI-Blade对模型进行优化,相比于原始模型在A100配置下能取得40%的推理速度提升。本文将从以下几个部分进行介绍:1、BEVFormer算法思想 2、训练速度和算法...
公版代码:https://github.com/fundamentalvision/BEVFormer
BEVFormerV2 Optimization, including memory, speed, inference. BEVFormerV2 Release BEV Segmentation checkpoints BEV Segmentation code 3D Detection checkpoints 3D Detection code Initialization Bibtex If this work is helpful for your research, please consider citing the following BibTeX entry. ...
$ git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git 2.替换mmcv文件 替换时请注意mmcv的版本,注意接口要匹配。mmcv1.6.0版本已验证。 参考easycv/thirdparty/mmcv/目录下的修改文件。用mmcv/ops/csrc/pytorch/modulated_deform_conv.cpp和mmcv/ops/modulated_deform_conv.py去替换mmcv中的原文件。
代码已在https://github.com/exiawsh/StreamPETR.git中提供。 Srlua 2024/11/28 1920 FastBEV论文解读复现 性能框架论文数据芯片 本文介绍了一种名为Fast-BEV的快速且强大的鸟瞰视图感知基线框架,旨在解决现有BEV解决方案在执行车辆内推理时需要大量资源或性能不佳的问题。该框架包括五个部分:一种轻量级部署友好的...
我们在EasyCV开源框架(https://github.com/alibaba/EasyCV)中,对BEVFomer算法进行集成,并从训练速度、算法收敛速度角度对代码进行了一些优化。同时,我们进一步使用推理优化工具PAI-Blade对模型进行优化,相比于原始模型在A100配置下能取得40%的推理速度提升。本文将从以下几个部分进行介绍:1、BEVFormer算法思想 2、训练...
BEVFormerV2 Optimization, including memory, speed, inference. BEVFormerV2 Release BEV Segmentation checkpoints BEV Segmentation code 3D Detection checkpoints 3D Detection code Initialization Bibtex If this work is helpful for your research, please consider citing the following BibTeX entry. ...
gitclone git@github.com:DerryHub/BEVFormer_tensorrt.gitcdBEVFormer_tensorrt 构建Docker镜像: dockerbuild -t trt85 -f docker/Dockerfile. 运行Docker容器: dockerrun -it --gpus all -v${PROJECT_DIR}:/workspace/BEVFormer_tensorrt/\-v /path/to/can_bus:/workspace/BEVFormer_tensorrt/data/can_bus\...
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...