BEVFusion architecture Unified Representation 相机和雷达都属于不同的空间,前者是perspective view,后者是3D空间,即便是相机也是不同的视角,视角的差异也会导致相同的像素在不同的空间中,使特征融合变得困难.重要的就是要为不同模态的特征找到 shared representation,这样可以使: 所有sensor的特征都能没有损失的转换到...
论文链接:BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird's-Eye View Representation 代码链接:https://github.com/mit-han-lab/bevfusion 作者:Zhijian Liu,Haotian Tang,Alexander Amini,…
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近期,一种名为BEVFusion的方法引起了广泛关注。该方法基于统一BEV(Bird’s Eye View)表征,将多模态的特征融合在一起,同时保留了几何和语义信息。这一创新性的融合方式,不仅提高了感知的精度,还降低了计算成本,为自动驾驶系统的实时性能提供了有力保障。 传统的point-level融合方法试图使用图像特征来增强点云特征。然...
除了进行一些关键修改外,DAL的预测管道从BEVFusion继承了大部分结构设计。首先,点云BEV特征和图像BEV特征在密集BEV编码器之后进行融合,而BEVFusion在之前进行融合。本文推迟融合,以最大限度地保留LiDAR分支的回归能力。然后,由于发现没有必要,去除了稀疏实例和BEV特征之间的注意力。最后,回归任务仅使用点云特征进行预测,...
通过表格当中列出的结果可以看出,我们提出的算法模型DifFUSER相比于基线模型在NDS和mAP指标上均有提高,相比于基线模型BEVFusion的72.9%NDS以及70.2%的mAP,我们的算法模型分别要高出1.8%以及1.0%。相关指标的提升表明,我们提出的多模态扩散融合模块对特征的减少和特征的细化过程是有效的。
通过表格当中列出的结果可以看出,我们提出的算法模型DifFUSER相比于基线模型在NDS和mAP指标上均有提高,相比于基线模型BEVFusion的72.9%NDS以及70.2%的mAP,我们的算法模型分别要高出1.8%以及1.0%。相关指标的提升表明,我们提出的多模态扩散融合模块对特征的减少和特征的细化过程是有效的。
1. 不同模态在BEV特征空间中feature alignment方法的探索 2. 基于transformer思想(cross- attention)的特征融合方法探索 3. 时序融合在多模态融合过程中的结合方法 4. 对不同模态的数据进行统一的数据增强方法 5. Radar数据在BEV特征空间的表征方法 Key Results ...
感知组-bev fusion实习生 - 元/天 轻舟智航 计算机软件 C轮 更换职位 招聘中 [实习/校招/社招]阿里妈妈强化学习算法 - K· 薪 阿里巴巴集团 互联网 已上市 立即沟通 职位详情 北京 本科 在校/应届 C/C++ Python 1. 不同模态在BEV特征空间中featur来自BOSS直聘e alignment方法的探索 2. 基于transformeBOSS直...