Fast BEV:快速而强大的BEV感知基线(NIPS2022) 简介:近年来,基于鸟瞰图(BEV)表示的感知任务越来越受到关注,BEV表示有望成为下一代自动驾驶车辆(AV)感知的基础。现有大多数的BEV解决方案要么需要大量资源来执行车载推理,要么性能不佳。本文提出了一种简单而有效的框架,称为Fast BEV,它能够在车载芯片上执行更快的BEV...
NIPS2022开源!TOIST:通过蒸馏实现面向任务的实例分割Transformer 0. 引言 归功于大规模视觉语言模型,名词指代表达理解模型已经取得了巨大的进展。然而,在像智能服务机器人这样的现实交互中,系统输入通常较为隐晦(比如舒服得坐下这样的动作),现代视觉语言模型设计是否能有效地理解动词所指仍然有待探索。在2022 NeurIPS论文...
《Nvdiffrecmc:Shape, Light, and Material Decomposition from Images using Monte Carlo Rendering and Denoising》 NeurIPS 2022 设置 从一组恒定光照,且具有已知前景分割掩模和摄像机姿态的多视角图像中联合优化形状、材质和环境光照。 我们的目标是利用基于物理的渲染技术改善光照和材质的固有分解,生成可以重新照明、...
分别在图像空间和BEV中执行的数据增强不仅避免了过度拟合,而且实现了更好的性能。最后引入了时间融合[17],[23],它通过引入时间特征融合模块将Fast BEV从纯空间扩展到时空空间,使当前关键帧能够利用来自历史帧的信息。 BEV感知在学术界...
近日,NeurIPS 2022 正以线上与线下结合形式举行,为期两周。 作为当前全球最负盛名的 AI 学术会议之一,其投稿量逐年攀升,今年各界一共提交了 10411 篇论文,2672 篇获接收,最终接收率为 25.6%。 腾讯AI Lab 共有 13 篇论文被本届会议接收,其中 1 ...
一.因果发现 因果发现是通过对相关数据进行算法发掘，从而提取因果关系。在推荐系统的数据分析中比较重要，...
激光雷达产生的点云是大多数最先进的3D目标检测器的主要来源。然而,小的,遥远的,和不完整的稀疏或少数点的物体通常很难被检测到。本文提出了一个新的框架Sparse2Dense,通过学习在潜在空间中对点云进行致密化,从而有效地提高3D检测性能。具体来说,本文首先训练一个以密集点云为输入的密集点三维检测器(DDet),然后...
【NIPS 2022】DHVT:弥补ViT与CNN在小数据集上的性能差距摘要 在小数据集上从头开始训练时,视觉Transformer和卷积神经网络之间仍然存在着巨大的性能差距,这是由于缺乏归纳偏置造成的。 在本文中,我们进一步考虑了这一问题,并指出了ViTs在归纳偏置下的两个弱点,即空间相关性和不同的通道表示。 首先,在空间方面,对象具...
What is the English language plot outline for Nips, Flips 'n' Dips (2022)? Answer See more gaps Learn more about contributing Edit page List New and Upcoming Family Friendly Films See what's coming Recently viewed Please enable browser cookies to use this feature.Learn more. ...
所提出的快速BEV包括五个部分,Fast-Ray变换、多尺度图像编码器、高效BEV编码器、数据增强和时间融合,这些共同构成了一个框架,赋予Fast BEV快速推理速度和有竞争力的性能。 详细展开说,本文提出了Fast Ray变换,这是一种用于快速推理的轻量级和部署友好的视图变换,通过将多视图2D图像特征沿着相机射线的体素投影到3D来...