具体来讲,就是Transformer+BEV+占用网络。 Transformer+BEV+占用网络 一方面,BEV可以高效表达自动驾驶系统周围的丰富空间信息;另一方面,Transformer在处理序列数据和复杂上下文关系方面展现了独特优势。两者结合可以充分利用BEV提供的环境空间信息,以及 Transformer在多源异构数据建模方面的能力,实现更精确的环境感知、更长远的运...
其中在感知算法层面,占用网络(Occupancy Network)开始成为一个热门词汇,其核心能力是实现对通用障碍物的识别——毕竟,仅仅拥有 BEV 是不够的。 在占用网络之外,特斯拉还介绍了一个在 2020 年就被提出来的算法 NeRF,它可以与占用网络高度配合,实现在车辆周围环境的 3D 渲染。此外,在 2022 年 AI Day 上,特斯拉还...
这表明 GOE 帮助网络构建了一个具有更多几何信息的紧凑 3D 占用表示,从而有助于语义识别。通过使用 Transformer 解码器(TD),将 3D 占用任务转换为掩码分类,网络的语义分割能力得到了显著提高。通过使用 GOE 和 TD,网络可以在几何完整性和语义分割方面都表现出色,比 Baseline 提高了 1.38% 的 IoU 和 4.21% 的 mI...
一个单层网络通常需要占用GB级别的内存,但是当我们训练一个多层模型时,需要保存每一层的激活值和隐变量,以便在反向传播时使用。这极大地提高了内存的占用量。 这里作者借鉴了RevNet的思想,不保留中间残差连接部分的输入了,取而代之的,是应用一种“可逆层”的思路,就如同下图中所示的那样,(a)为前向传播,(b)为...
特斯拉2022 年提出Occupancy Network（占用网络），将三维空间划分成体素voxel，对有物体的voxel 赋值为1，表示voxel 被物体占据；没有物体的voxel 被赋值为，在分割后进一步识别和判断。Occupancy 网络最核心的升级正在于从目标检测（Object Detection）升级到语义分割（Semantic Segmentation）。一方面对于白名单的依赖度降低...
卷积神经网络(CNNs)的归纳偏置主要体现在:平移不变性(translation invariance)和局部性(locality)。其中: 平移不变性:意味着如果输入数据中的特征平移了一定距离,模型仍然能够识别该特征。这是通过在输入数据的不同区域使用相同的卷积核(或滤波器)来实现的。这种做法假设了数据的重要特征是平移不变的,这在图像处理中尤...
早在2022年8月,爱尔兰国有电力公司EirGrid就暂停了两大科技公司的数据中心建设计划:一个亚马逊网络服务站点和两个微软站点(包括一个应该为爱尔兰风场提供备用电源的站点)。EirGrid发言人称:“没有得到EirGrid的许可,无法连接到爱尔兰的电网。” 同一年,英国政府宣布暂停西伦敦的新数据中心建设,理由是“因为数据中心已经占...
在此基础上，BEV算法进一步迭代为Occupancy Networks（占用网络），更加直接地打造3D空间。有别于感知2D图像、提取像素（pixel）转化为3D特征，Occupancy Networks直接感知3D空间中的体素（voxel），也就是将世界划分为多个大小一致的立方体，快速识别每个体素是否被占用，继而判断车辆是否要躲避。Occupancy Networks可以在10ms...
占用网络模型以占用的方式重建了3D场景，可用于通用障碍物检测，精准实现空间中物体的占位情况、语义识别、运动情况等，在表征 上更具优势，有望成为下一代自动驾驶算法进步方向。BEV+Transformer已成自动驾驶算法主流趋势 目前包括比亚迪、蔚小理、智己等车企，以及华为、百度 Apollo、毫末智行、地平线、轻舟智航、觉非...