公版的 BEVFormer 中采用 bevmask 来减少 camera 的 query 点数的优化,但是由于涉及到 BPU 不支持的动态 shape,并且涉及到运行效率较低的 gather/scatter 操作(当前 gather 算子已经支持 BPU 加速)。进一步分析发现: 从bev voxel 的角度来看,中心点到 multi camera 的映射是稀疏的; 从bev pillar 的角度来看,通...
公版的 BEVFormer 中采用 bevmask 来减少 camera 的 query 点数的优化,但是由于涉及到 BPU 不支持的动态 shape,并且涉及到运行效率较低的 gather/scatter 操作(当前 gather 算子已经支持 BPU 加速)。进一步分析发现: 从bev voxel 的角度来看,中心点到 multi camera 的映射是稀疏的; 从bev pillar 的角度来看,通...
公版的 BEVFormer 中采用 bevmask 来减少 camera 的 query 点数的优化,但是由于涉及到 BPU 不支持的动态 shape,并且涉及到运行效率较低的 gather/scatter 操作(当前 gather 算子已经支持 BPU 加速)。进一步分析发现: 从bev voxel 的角度来看,中心点到 multi camera 的映射是稀疏的; 从bev pillar 的角度来看,通...
LiDAR-Camera Fusion Label Assignment and Losses Image-Guided Query Initialization 论文链接:arxiv.org/pdf/2203.1149 Introduction TransFusion由convolutional backbones和基于transformer decoder的detection head组成。 decoder的第一层利用object queries从点云中预测出初步的box;decoder的第二层则进一步将object queries与...
2.提出了一个新的基于transformer的lidar-camera融合模型,实现了退化图像质量和传感器校准错位情况下的鲁棒检测 3.提出了一些简单使用的adjustments来对object queries 进行初始化,从而得到更加精确的初始bounding box 的检测结果;image-guided initialize module使得能够在点云中检测到一些 hard objects。
论文链接:SparseLIF: High-Performance Sparse LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection 代码链接:暂无 作者:Hongcheng Zhang, Liu Liang, Pengxin Zeng, Xiao Song, Zhe Wang 发表单位:商汤科技、四川大…
阅读736发布于1 月 12 日 地平线智驾开发者 7声望5粉丝 地平线智能驾驶开发者社区旨在连接智能驾驶领域的开发者和对相关技术感兴趣的其他行业开发者、从业者。 « 上一篇 征程6X release版本内核模块安全加载 下一篇 » 更快、更强!地平线ViG,基于视觉Mamba的通用视觉主干网络 ...
具体来说,TransFusion中的vanilla LiDAR-camera fusion方法只有2.6%的mAP增益,比finetuning之前的性能要小,原因是在增强数据集的训练过程中缺少前景LiDAR点带来了错误的监督。结果表明,在训练和推理过程中融合相机流在很大程度上弥补了LiDAR目标点的不足。图4 (b)中提供了可视化。 表4 目标失败案例的鲁棒性设置结果。
论文题目:FusionRCNN: LiDAR-Camera Fusion for Two-stage 3D Object Detection 激光雷达-摄像机融合用于两阶段三维目标检测 论文链接:arxiv.org/abs/2209.1073 摘要 基于多传感器的三维物体检测对于自动驾驶和机器人准确可靠的感知系统至关重要。现有的三维探测器采用两阶段模式,仅依靠激光雷达点云对三维方案进行改进,...
目前自动驾驶场景中一般会同时使用camera和image这两种模态的数据,lidar更擅长获取准确的几何信息,camera则能提供丰富的语义信息。因此很多算法尝试将两个模态的数据融合起来实现multi-modality 3d detector。传统的fusion方法一般是将两个模态产生的信息转换到同一个特征空间进行feature fusion。如PointPainting,使用image的语义...