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...
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 ...
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...
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 point,只采样特征一次,模型容量是受限的。SRCN3D利用RoI-Align来采样多视角的特征,但其效率不高,对不同视角的特征点也不能精确地对齐。现有的Sparse-based方法没有充分利用时序信息,与BEV-based方法存在性能上的差距。 2.引入...
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。
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 复制 # 检索topk recall_results = [] import numpy as np...
After searching for local peaks in a heat map of the given input feature map, it adaptively selects a sparse set of positions to represent the relationship between query and key elements. With the obtained sparse positions, our sparse attention block can well model long-range dependencies, and...
MDHA is a novel sparse query-based framework for 3D object detection which constructs adaptive 3D output proposals using hybrid anchors from multi-view, multi-scale input. Moreover, we propose a Circular Deformable Attention mechanism for efficient multi-view attention. Our model diagram is shown ...
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。
这个similarity就可以做成loss来反向传播,同时训练两座encode塔。这两个塔往往可以参数共享,称为siamese network,节省一半开销但是效果下降不大。测试阶段,document是存在数据库里的,所以系统只要输入一个query就能很快得到跟所有document的cosine similarity,然后快速得到top-k的结果。