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); (a)confidence-translation error曲线,NuScenes val set (b)precision-recall ...
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...
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...
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...
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 ...
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。
We formulate the robust place recognition problem as a convex optimization problem with structured sparsity regularization due to the fact that only a small set of template places can match the query place. In addition, we also develop a new algorithm to solve the formulated optimization problem ...
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。
2.Query 初始化:初始化若干Object Queries(以特征编码的形式) 3.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 4.预测与loss:基于多轮更新后的Query 特征,预测每个Query 对应的...