而BEV感知模型是更接近于一种端到端的解决方案。 当前主要的BEV 转换方式为以下三种: • IPM-based:基于地面平坦假设的逆透视映射方式,技术简单成本低,但是对上下坡情况拟合效果不好。 • LSS-based:通过显示的深度估计方式构建三维视锥点云特征,也是较常用的转换方式。 • Transformer-based:用transformer机制...
• Transformer-based:用transformer机制学习3D query和2D 图像特征之间的关系来建模。部署时global attention的计算量较大, 需要考虑端侧运行时对性能的影响。 在实际部署时,需要考虑算法的端侧性能。地平线的参考算法目前已赋能多家客户实现BEV感知算法在征程5上的部署和开发,多家客户已实现BEV demo开发。本文以LS...
而BEV感知模型是更接近于一种端到端的解决方案。 当前主要的BEV 转换方式为以下三种: • IPM-based:基于地面平坦假设的逆透视映射方式,技术简单成本低,但是对上下坡情况拟合效果不好。 • LSS-based:通过显示的深度估计方式构建三维视锥点云特征,也是较常用的转换方式。 • Transformer-based:用transformer机制...
EA-LSS 可以即插即用到各种 LSS-based 的BEV 3D目标检测模型中,其在几乎不降低推理速度的同时有效提高了基线性能。nuScenes beachmarks 中对 EA-LSS 的验证表明了其有效性和高效性。其在 nuScenes 测试集中的mAP和NDS指标分别达到了76.5%和77.6%,位居榜单第一。 论文贡献 总结来说,我们提出的 EA-LSS 主要有...
基于bev的三维目标检测模型擅长融合多源和多时间戳特征,在效率和性能方面取得了很大的进步。 BEV感知的核心问题之一是利用pv -BEV视图转换重建丢失的三维信息。为了弥补这两种视图之间的差异,以前的方法可以分为基于网络的视图转换方法以及基于深度的视图转换方法。 基于网络的视图转换方法 MLP-based方法:基于MLP的方法...
EA-LSS 可以即插即用到各种 LSS-based 的BEV 3D目标检测模型中,其在几乎不降低推理速度的同时有效提高了基线性能。nuScenes beachmarks 中对 EA-LSS 的验证表明了其有效性和高效性。其在 nuScenes 测试集中的mAP和NDS指标分别达到了76.5%和77.6%,位居榜单第一。
LSS based相关工作 后续一些LSS based的工作,主要是对得到bev pool的这个过程进行工程思路的优化,比方说bevdet(2D->3d的这个映射过程是可以提前计算的,因为相机内外参是确定的,因此在初始化阶段可以完成,比方说bevpoolv2这个版本在相同voxel里面的特征进行pool的时候可以通过并行编程来优化,bevDet4D主要是基于bevdet使...
BEV即鸟瞰图(Bird's Eye View),LSS指的是 基于学习的空间散射(Learning-based Sparse Sampling),这两个技术原理在自动驾驶感知领域发挥着重要作用: BEV原理。 传统的图像是基于相机视角的平面投影,存在遮挡、透视变形等问题,难以获取全局信息。BEV则是将三维空间的场景信息投影到一个鸟瞰视角的平面上,以类似“上帝...
EA-LSS 可以即插即用到各种 LSS-based 的BEV 3D目标检测模型中,其在几乎不降低推理速度的同时有效提高了基线性能。nuScenes beachmarks 中对 EA-LSS 的验证表明了其有效性和高效性。其在 nuScenes 测试集中的mAP和NDS指标分别达到了76.5%和77.6%,位居榜单第一。
EA-LSS 可以即插即用到各种 LSS-based 的BEV 3D目标检测模型中,其在几乎不降低推理速度的同时有效提高了基线性能。nuScenes beachmarks 中对 EA-LSS 的验证表明了其有效性和高效性。其在 nuScenes 测试集中的mAP和NDS指标分别达到了76.5%和77.6%...