1.1. 对比BEVFusion 从下图可以看出,BEVFusion中LiDAR BEV和Camera BEV是两个独立的分支,而BEVFusion4D中,Camera分支通过LGVT引入了LiDAR BEV作为引导来生成Camera BEV。 下图对比了两种方式生成的Camera BEV Features。可以看出LiDAR BEV没有太大差别,但是Camera BEV差别就很大了,由于从LiDAR BEV Features中获得了引导...
LGVT将相机BEV作为原始语义查询,反复利用LiDAR BEV的空间线索,从多个相机视图中提取图像特征。此外,该框架通过提出的"时间可变对齐"(TDA)模块将其扩展到时间域,旨在从多个历史帧中聚合BEV特征。包括这两个模块,该框架被称为BEVFusion4D,在3D物体检测方面实现了最先进的结果。 3D物体检测任务在这些年受到了极大的关注...
BEVFusion4D的实际应用表明,该算法在自动驾驶场景中的3D目标检测中具有良好的性能。通过将LiDAR和相机数据融合,并结合鸟瞰图和时间信息,BEVFusion4D可以实现对车辆、行人等目标的准确识别和定位。这为自动驾驶系统提供了重要的感知信息,有助于实现更安全、可靠的自动驾驶。 然而,BEVFusion4D算法也存在一些挑战和限制。首...
Moreover, we extend our framework into the temporal domain with our proposed Temporal Deformable Alignment (TDA) module, which aims to aggregate BEV features from multiple historical frames. Including these two modules, our framework dubbed BEVFusion4D achieves state-of-the-art results in 3D object...
Temporal BEV Features Fusion 目标的历史位置和方向信息有利于其当前的运动估计。此外,时间信息还可以帮助检测当前时间中的远程、近距离或遮挡目标。因此,BEVFusion4D采用了对历史BEV特征的时间融合,如下所示,以一种递归的方式,首先根据自我运动信息将先前的BEV特征与当前的特征进行校准,然后在时间可变形对齐模块中进一步...
图9为LGVT模块的query初始化性能对比,包括随机初始化和采样图像特征两种方式初始camera bev以及有无lidar bev引导的实验探究。可以看到填充并融合lidar bev取得最好的性能; 图10为NVIDIA Tesla V100上的速度和参数量对比,BEVFusion4D的参数量比BEVFusion少18.3M,运算速度快1.4FPS。
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论文名称:BEVFusion4D: Learning LiDAR-Camera Fusion Under Bird’s-Eye-View via Cross-Modality Guidance and Temporal 2. 引言 BEVFusion取得的效果引起了社区的广泛关注。在 LiDAR-相机融合方案中,不管另一模态是否有效,单模态算法也应该正常工作,而两个模态一起工作时,能进一步提高感知准确率。因此新方法BEVFusi...