本文引入了两个辅助训练任务(时序实例去噪-Temporal Instance Denoising和质量估计-Quality Estimation),并提出解耦注意力(decoupled attention)来进行结构改进,从而显着提高检测性能。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...
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 ...
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 ...
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...
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、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...
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...
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。