在上文中已经有提到,现有的绝大多数基于BEV空间的3D目标检测算法没有显式的对生成的BEV空间特征进行监督,导致模型生成的BEV特征可能存在与真实的BEV特征不一致的问题,这种BEV空间特征的分布差异会制约模型最终的感知性能。基于这一考虑出发,我们提出了Ground Truth BEV模块,我们设计该模块的核心思路是想让模型生成的BEV...
在本文中,针对原有的BEVFormer算法当中存在的生成BEV特征图过程中缺少显示监督以及Decoder模块中Object Query与BEV特征交互查询的不确定问题,我们提出了CLIP-BEVFormer算法模型,并从算法模型的3D感知性能、目标长尾分布以及在传感器故障的鲁棒性等方面进行实验,大量的实验结果表明我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型的有效性。
在本文中,针对原有的BEVFormer算法当中存在的生成BEV特征图过程中缺少显示监督以及Decoder模块中Object Query与BEV特征交互查询的不确定问题,我们提出了CLIP-BEVFormer算法模型,并从算法模型的3D感知性能、目标长尾分布以及在传感器故障的鲁棒性等方面进行实验,大量的实验结果表明我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型的有效性。
在本文中,针对原有的BEVFormer算法当中存在的生成BEV特征图过程中缺少显示监督以及Decoder模块中Object Query与BEV特征交互查询的不确定问题,我们提出了CLIP-BEVFormer算法模型,并从算法模型的3D感知性能、目标长尾分布以及在传感器故障的鲁棒性等方面进行实验,大量的实验结果表明我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型的有效性。
在本文中,针对原有的BEVFormer算法当中存在的生成BEV特征图过程中缺少显示监督以及Decoder模块中Object Query与BEV特征交互查询的不确定问题,我们提出了CLIP-BEVFormer算法模型,并从算法模型的3D感知性能、目标长尾分布以及在传感器故障的鲁棒性等方面进行实验。
BEV-CLIP如下图所示,这是第一种BEV检索方法检索自动驾驶的corner case。与2D图像检索相比,BEVCLIP允许在BEV特征的背景下进行与复杂全局特征相关的语义检索,从而实现spa conquers。同时,BEV-CLIP使用大型语言模型(LLM)来增强模型理解检索文本中复杂描述的能力。
BEV-CLIP方法介绍 BEV-CLIP如下图所示,这是第一种BEV检索方法检索自动驾驶的corner case。与2D图像检索相比,BEVCLIP允许在BEV特征的背景下进行与复杂全局特征相关的语义检索,从而实现spa conquers。同时,BEV-CLIP使用大型语言模型(LLM)来增强模型理解检索文本中复杂描述的能力。
通过CLIP-DINOiser可以在CLIP的一次前向传播中得到高质量的 Mask 。CLIP-DINOiser可用于产生密集语义图或目标聚焦的图。 总之,贡献如下: (1)提出了一种轻量级池化机制,利用SSL特征的指导来改进MaskCLIP特征,而不会降低其原始的开放词汇属性。CLIP-DINOiser不需要任何标注,也不需要从头训练CLIP,只需要CLIP的一次前向...
However, a notable challenge has been the loss of clear supervision when it comes to Bird's Eye View elements. To address this limitation, we introduce CLIP-BEVFormer, a novel approach that leverages the power of contrastive learning techniques to enhance the multi-view image-derived BEV ...
However, a notable challenge has been the loss of clear supervision when it comes to Bird's Eye View elements. To address this limitation, we introduce CLIP-BEVFormer, a novel approach that leverages the power of contrastive learning techniques to enhance the multi-view image-derived BEV ...