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...
对于第二点,我们在实验过程中,发现两个异常现象: 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 ...
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...
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) Copy # 检索topkrecall_results = []importnumpyasnpforiintqdm(range(len(test...
(2)Sparse-based方法不需要Dense的特征转换,直接采样Sparse的特征做3D anchor的refine,能够避免以上问题。比如相关工作DETR,Deformable DETR,Sparse R-CNN,MoNoDETR,DETR3D,Sparse R-CNN3D,SimMOD,SRCN3D,PETR,Graph-DETR3D。最有代表性的Sparse 3D检测方法是DETR3D,但该方法对每个anchor query的单个3D reference poi...
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。
在Sparse4Dv2的框架中,时序建模采用了递归形式,将前一帧的实例投影到当前帧上作为输入。时序实例类似于基于query的跟踪器中的track query,不同之处在于track query受到更高阈值的约束,表示高度自信的检测结果。相比之下,v3的时序实例很多,其中大多数可能无法准确地表示先前帧中检测到的目标。
and contextdef getAnswer(query, context): prompt = f'''Please answer my question based on the content within: ``` {context} ``` My question is: {query}. ''' # Call the generation module to get an answer rsp = Generation.call(model='qwen-turbo', prompt=prompt) return rsp.output....
Co-DETR在训练过程中结合了密集的Head,具有两个作用,既能够对主干进行更全面的训练,也能通过使用密集头输出作为query来增强解码器的训练! DETR3D将可变形注意力应用于multi-view 3D检测,通过空间特征融合实现端到端的3D检测。PETR系列引入了3D位置编码,利用全局注意力进行直接多视图特征融合并进行时间优化。Sparse4D...