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
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); 上述现象说明,Sparse4D输出的...
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...
Figure 1. Architecture of SPM-based NTP model. Figure 2. The calculation process of Sparse Query Block. Figure 3. The calculating progress of SPM self-attention. Figure 4. The network traffic prediction results of the Milan dataset on the prediction step 𝜏τ = 432. Figure 5. The network...
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...
前言本文总结了自动驾驶中的Sparse(稀疏网络)系列论文,包含:Anchor/锚框、Query/查询、Token/词元、Convolution/卷积、CNN/卷积网络、Attention/注意力、Transformer/变换器、LSTM/长短期记忆网络、GAN/生成对抗…
Therefore, the Lasso method allows to perform both coefficients shrinkage and variable selection, where the smaller is c, the higher the sparsity induced on the model. 2.2 Sparse Principal Component Analysis sPCA estimates a PCA-based model in which sparsity is induced on the model parameters. ...
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。
Comprehensive quantitative comparisons show that our method outperforms existing approaches when applied on Middlebury dataset, and qualitative comparison on real scenes indicates that our algorithm performs best.Fan, HanqiKong, DexingLi, Jinhong