v3对Sparse4Dv2中的anchor编码器、自注意和时间交叉注意进行了简单的改进,该体系结构如图5所示。设计原则是以拼接的方式结合不同模态的特征,而不是使用加法。与Conditional DETR相比,存在一些差异。首先,改进了查询之间的注意力,而不是查询和图像特征之间的交叉注意力;交叉注意力仍然利用来自Sparse4D的可变形聚集。此外,...
Sparse4Dv3模型部署的过程需要将我们将训练好的模型*.pth 文件,转换为中间文件*.onnx,最后转换为*.engine 文件。该过程需要解决PyTorch模型与ONNX框架算子的兼容性以及模型运行加速两大需求; 模型pth下载链接:drive.google.com/file/d Sparse4Dv3 PyTorch模型实际上就是一个计算图。模型部署时通常需要我们将模型转换...
因此,在Sparse4D-v3中,我们主要做了两部分工作,其一是进一步提升模型的检测性能,另一是将Sparse4D拓展为一个端到端跟踪模型,实现多视角视频到目标运动轨迹端到端感知。 在Sparse4D-v2的落地过程中,我们发现其感知性能仍然具备一定的提升空间。 1)首先,我们从训练优化的角度对Sparse4D进行了分析。我们观察发现以稀疏...
因此,在Sparse4D-v3中,我们成功地将多目标跟踪任务加入到模型中,实现了极致简洁的训练和推理流程,既无需在训练过程中添加跟踪约束,也无需进行任何的跟踪后处理(关联、滤波和生命周期关联),并且NuScenes上的实验结果证实了该跟踪方案的有效性。我们希望Sparse4D-v3的端到端跟踪方案会推动多目标跟踪算法的快速发展。 1...
Sparse4D v3在Sparse4D的基础上，通过引入时态实例去噪、质量估计等辅助训练任务，并采用解耦注意力机制，显著提升了端到端3D检测与跟踪的性能。该方法在推理过程中直接分配实例ID，实现跟踪，无需额外的跟踪策略，凸显了基于稀疏实例的时序算法优势。以ResNet50为骨干，在nuScenes数据集上，Sparse4D v3实现...
地平线最新研究突破，Sparse4D v3在端到端3D检测与跟踪任务中实现了双SOTA（State-of-the-Art）。v3版本在原有基础上引入了关键策略，包括时间实例去噪、质量估计以及解耦注意力，这些创新不仅提升了检测性能，还简化了将检测器扩展到跟踪器的过程，无需额外的跟踪训练策略。在ResNet50作为基干模型的...
一句话总结下:Sparse4D-v3包含三种有效的策略--时间实例去噪、质量估计和解耦注意力,这也是将Sparse4D扩展到端到端跟踪模型中的尝试!在检测和跟踪任务中都实现了SOTA! Sparse4D框架回顾 在时序多视角感知研究领域,基于稀疏的算法取得了重大进展,达到了与基于dense-BEV-based算法相当的感知性能,同时提供了几个优势: ...
一句话总结下:Sparse4D-v3包含三种有效的策略--时间实例去噪、质量估计和解耦注意力,这也是将Sparse4D扩展到端到端跟踪模型中的尝试!在检测和跟踪任务中都实现了SOTA! Sparse4D框架回顾 在时序多视角感知研究领域,基于稀疏的算法取得了重大进展,达到了与基于dense-BEV-based算法相当的感知性能,同时提供了几个优势: ...
一句话总结下:Sparse4D-v3包含三种有效的策略--时间实例去噪、质量估计和解耦注意力,这也是将Sparse4D扩展到端到端跟踪模型中的尝试!在检测和跟踪任务中都实现了SOTA! Sparse4D框架回顾 在时序多视角感知研究领域,基于稀疏的算法取得了重大进展,达到了与基于dense-BEV-based算法相当的感知性能,同时提供了几个优势: ...
因此,在Sparse4D-v3中,我们主要做了两部分工作,其一是进一步提升模型的检测性能,另一是将Sparse4D拓展为一个端到端跟踪模型,实现多视角视频到目标运动轨迹端到端感知。 在Sparse4D-v2的落地过程中,我们发现其感知性能仍然具备一定的提升空间。 1)首先,我们从训练优化的角度对Sparse4D进行了分析。我们观察发现以稀疏...