另外一类是以BEVFormer算法为代表的反向BEV特征构建方式,这类感知算法模型首先是在感知的BEV空间下显式的生成3D体素坐标点,然后利用相机的内外参将3D体素坐标点投影回图像坐标系下,并对相应特征位置的像素特征进行提取和聚合,从而构建出BEV空间下的BEV特征。 虽然两类算法都可以较为准确的生成BEV空间下的特征进而完成最...
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。
(1)当前BEV feature的形成有两种思路,第一种以LSS为代表,对图像进行深度预测,随后将2D图像特征提升到3D空间中。第二种以Bevformer为代表,提前定义好BEV空间,并将BEV空间中每一个网格视为Query,到环视图像中进行查询,从而生成Bev feature。然而,我们可以发现第一种方法在生成Bev feature的过程中是有显示监督的(BevD...
另外一类是以BEVFormer算法为代表的反向BEV特征构建方式,这类感知算法模型首先是在感知的BEV空间下显式的生成3D体素坐标点,然后利用相机的内外参将3D体素坐标点投影回图像坐标系下,并对相应特征位置的像素特征进行提取和聚合,从而构建出BEV空间下的BEV特征。 虽然两类算法都可以较为准确的生成BEV空间下的特征进而完成最...
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 ...
作为一个值得注意的解决方案,BEVFormer,一种基于transformer的BEV编码器,仅从相机输入生成全局特征,并用作各种下游任务的端到端模型。因此,对BEV特征进行场景检索是解决提取全局表示问题的综合解决方案,作为一种众所周知的方法,将BEVFormer用于BEV特征提取对我们来说既有利又合理。
作为一个值得注意的解决方案,BEVFormer,一种基于transformer的BEV编码器,仅从相机输入生成全局特征,并用作各种下游任务的端到端模型。因此,对BEV特征进行场景检索是解决提取全局表示问题的综合解决方案,作为一种众所周知的方法,将BEVFormer用于BEV特征提取对我们来说既有利又合理。
受Mask2Former启发,本文对CLIP Image Encoder进行了修改,将proposal generator生成的掩码作为偏置(Bias),添加到Multihead Attention中。这种修改过的Image-Proposal CLIP (IP-CLIP)可并行处理任意数量的掩码,极大程度上减少了计算冗余,并且所有的掩码分类时可获取全局信息,有助于分类。
另外一类是以BEVFormer算法为代表的反向BEV特征构建方式,这类感知算法模型首先是在感知的BEV空间下显式的生成3D体素坐标点,然后利用相机的内外参将3D体素坐标点投影回图像坐标系下,并对相应特征位置的像素特征进行提取和聚合,从而构建出BEV空间下的BEV特征。