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。
提出的CLIP-BEVFormer算法模型的鲁棒性实验结果 通过实验结果可以看出,无论是在tiny还是base的模型参数配置下,我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型始终要优于BEVFormer的相同配置的基线模型,验证了我们的算法模型在模拟传感器故障情况下的优越性能和优秀的鲁棒性。 定性分析部分 下图展示了我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型与...
BEV-CLIP的总体结构:( a ) BEV和文本特征的处理。周围6个相机的图像通过带有冻结参数的BEV编码器生成一个BEV特征。同时,将输入的文本嵌入与关键词匹配的知识图谱节点嵌入进行拼接,并送入带有LoRA分支的语言编码器进行处理。( b )共享跨模态提示( Shared跨模态Prompt,SCP ),它将BEV和语言特征对齐在同一个隐藏空间...
下图展示了我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型与BEVFormer算法模型的感知结果可视化对比情况。通过可视化的结果可以看出,我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型的感知结果与真值目标更加的接近,表明我们提出的真值BEV特征生成模块与真值目标查询交互模块的有效性。 提出的CLIP-BEVFormer算法模型与BEVFormer算法模型感知结果的可视化对比...
BEV-CLIP的总体结构:( a ) BEV和文本特征的处理。周围6个相机的图像通过带有冻结参数的BEV编码器生成一个BEV特征。同时,将输入的文本嵌入与关键词匹配的知识图谱节点嵌入进行拼接,并送入带有LoRA分支的语言编码器进行处理。( b )共享跨模态提示( Shared跨模态Prompt,SCP ),它将BEV和语言特征对齐在同一个隐藏空间...
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。
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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 ...