Query 特征更新:基于Query 特征,采用一个MLP Decoder 获得其对应的3D 空间参考点坐标,将这个点通过相机内外参投影到图像平面上,并采样多尺度特征,最后融合这些采样特征来更新Query 特征; 预测与loss:基于多轮更新后的Query 特征,预测每个Query 对应的bounding box,并通过Bipartite 匹配的方式与真值进行匹配并计算损失函...
1)相比dense-based算法,query-based算法的mATE(mean Average-Translation Error)指标普遍较差,即使是confidence高的预测结果也会存在较大的距离误差,如下图(a); 2)Sparse4D在行人上的Precision-Recall曲线前半段会迅速降低,如下图(b); 上述现象说明,Sparse4D输出的分类置信度并不适合用来判断框的准确程度,这主要是...
1.相比dense-based算法,query-based算法的mATE(mean Average-Translation Error)指标普遍较差,即使是confidence高的预测结果也会存在较大的距离误差,如下图(a); 2. Sparse4D在行人上的Precision-Recall曲线前半段会迅速降低,如下图(b); (a)confidence-translation error曲线,NuScenes val set (b)precision-recall ...
近期出现了一些sparse query-based的检测方法,无需进行显式的view transformation。这些方法一般使用global attention,但频繁的global attention产生的计算量又损失了其稀疏的优点,且很难获取到long-term temporal information的收益。之后又出现了一批fully sparse的算法,舍弃了global attention和dense bev quries,但是这些...
当然,它的得意之处在于摒弃了DETR中让object query和全局特征图(密集)交互(即每个object query都和特征图的每个位置交互计算,这本质上属于dense)的Transformer attention机制,而是提出了一种稀疏(sparse)的交互形式。 基于上述,Sparse R-CNN之所以自称'sparse'在于两方面:sparse candidates & sparse feature interaction。
Finally, sparse representation based classifier (SRC) has been applied for classifying query using TVM consisting of training patterns. Here, we have analyzed the effect of number of patterns in classifying the queries and achieved 90.4 % accuracy.Indrani Bhattacharya...
• Instance 表示方式:PETR系列中,query instance 采用的是 “Anchor Point -> Query 特征”的方式。即将均匀分布在3D 空间中的anchor point(learnable)用MLP编码成Query 特征。比起Sparse4D instance 中显式分离feature (纹理语义信息) 和3D anchor(几何运动信息) 的方式,PETR的instance 表示方式更加隐式一些。我...
3. 改进了原生的r-cnn head,设计出dynamic instance interactive head,主要用于对RoI feautures与proposal features执行一对一的稀疏交互(而非DETR那种全局密集交互),其中前者相当于Key、后者相当于Query的角色。 整体来看,其特点和贡献也多多:没有anchors和refer...
Query Initialization 现有query-based 方法都用 reference point 作为 query。在 SparseBEV 中,Query包含的信息更丰富,包括3D坐标、尺寸、旋转角、速度,以及对应的维特征。每个 query 都被初始化为 pillar 的形状,为 0 且约为 4,这是因为自驾场景中一般不会在 Z 轴上出现多个物体。
query_embeddings = []foriintqdm(range(batch_count), desc="Embedding...", unit="batch"): start = i * batch_size end =min(len(docs), (i +1) * batch_size)ifend <= start:breakoutput = model.encode(docs[start:end], return_dense=False, return_sparse=True, return_colbert_vecs=False...