BEVFusion4D:通过跨模态引导和时序学习BEV下的激光雷达相机融合 1. 论文信息 作者:Hongxiang Cai, Zeyuan Zhang, Zhenyu Zhou, Ziyin Li, Wenbo Ding, Jiuhua Zhao 论文链接:https://arxiv.org/abs/2303.17099 论文名称:BEVFusion4D: Learning LiDAR-Camera Fusion Under Bird’s-Eye-View via Cross-Modality Gu...
Title: 《BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unifified Bird's-Eye View Representation》 cs.CV: 2022 Institute: MIT Author: Zhijian Liu* GitHub: link for here Abstract Paper 提出了BEVFusion framework,这种方式可以很好的保留几何信息和语义信息,实现多传感器多任务融合,通过优化BEV Pooling ...
arXiv上传于2022年5月26日论文“BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird’s-Eye View Representation“,来自MIT韩松团队的工作报告(注:NeurIPS会议投稿格式?)。 前不久介绍过一篇BEV多传感器融合的目标检测工作:“FUTR3D,一个统一的传感器融合3D检测框架“ (https://zhuanlan.zhihu.com/p/499...
此外，BEVFusion在不同体素大小、图像分辨率和特征图尺寸下的性能稳定，且对输入数据增强也有助于性能提升。感想：论文提出了一个清晰的动机，并通过实验数据证明了在自动化驾驶中融合camera和LiDAR数据的有效性。github上关注者众多，显示了该方法的吸引力。然而，从表5分析发现，可能存在理解上的混淆或偏见...
英伟达自动驾驶BEVFusion从算法到落地-4.MIT BEVFusion论文实用角度出发讲解, 视频播放量 2454、弹幕量 0、点赞数 28、投硬币枚数 8、收藏人数 67、转发人数 9, 视频作者 手写AI, 作者简介 让我们一起,手写AI,可加v多交流(商业合作或者学术交友):shouxie_ai,相关视频:
BEVFusion论文提出了一种创新的解决方案,它通过在一个共享的鸟瞰图(Bird’s Eye View, BEV)表示空间中统一多模态特征,实现了高效的3D感知任务。BEVFusion的核心思想是将相机和激光雷达的信息转换到同一个坐标系下,形成一个统一的特征表示,从而充分利用两种传感器的优势。 首先,BEVFusion通过优化鸟瞰图池化操作,消除了...
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不同的地图类别可能会重叠(例如,人行横道是可驾驶空间的子集)。 因此,我们将此问题表述为多个二进制语义分割,每类一个。 我们遵循CVT用标准焦损训练分段头. 原始论文 项目链接 官方网页:https://hanlab.mit.edu/projects/bevfusion 原始论文:https://arxiv.org/abs/2205.13542 项目地址:...
1. 首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,维度为(64,512)注意第二个维度需要和embedding的维度一样,其值在BP的过程中会一直进行更新,得到的这三个向量...
论文:Lift-Attend-Splat: Bird’s-eye-view camera-lidar fusion using transformers 链接:https://arxiv.org/pdf/2312.14919.pdf 主要结构介绍 Lift Splat深度预测通常较差,通过使用绝对相对误差(Abs.Rel.)和均方根误差(RMSE)将其与激光雷达深度图进行定性和定量比较,来分析BEVFusion预测的深度质量。如图1所示,深度...