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...
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情况 结论 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...
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情况 结论 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...
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...
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。
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 ...
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(BevDepth),虽然不存在(真实Bev,生成Bev)这样的显示监督,但是对于深度预测值的监督,在一定程度上保证了Bev feature生成...