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); 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 error曲线...
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 ...
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 [x, y, z]、尺寸 [w, l, h]、旋转角 \theta、速度 [v_x, v_y],以及对应的 d 维特征。每个 query 都被初始化为 pillar 的形状,z 为0 且 h 约为4,这是因为自驾场景...
然后是计算query和doc的分数,model.compute_lexical_matching_score(交集的权重相乘,然后累加),注意下面的代码是query和每个doc都计算了,计算量会比较大,在工程实践中需要用类似向量索引的方案(当前qdrant、milvus等都提供sparse检索支持) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 检索topk recall_results...
• 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...
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...
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...
此外,本文使用一种简单的方法将检测器扩展到跟踪器,该方法在推理过程中分配实例 ID,进一步突出了 query-based 算法的优势。在 nuScenes 基准上进行的大量实验验证了所提出的改进的有效性。以ResNet50为骨干,mAP、NDS和AMOTA分别提高了3.0%、2.2%和7.6%,分别达到46.9%、56.1%和49.0%。本文最好的模型在 nuScenes ...