这是YOLO模型的最新的版本,YOLO-BEV是一种用于生成车辆环境的鸟瞰图的方法,它利用了YOLO的目标检测算法和一个独特的周围摄像机设置。 YOLO-BEV的主要思想是将输入图像划分为3x3个网格,每个网格对应一个摄像机的视角,然后通过一个定制的检测头将这些网格转换为鸟瞰图...
YOLO-BEV算法模型的整体结构 本文将从模型的输入数据准备,网络模型架构,网格补偿机制以及损失函数四方面进行介绍。 输入数据准备 YOLO-BEV采用的是nuPlan数据集。这个数据集是包括波士顿、匹兹堡、拉斯维加斯和新加坡在内的四个城市采集的高质量的路采数据,总计1200个小时。nuPlan数据集包含了多种驾驶条件,同时还包括了...
我们没有使用传统的YOLO检测头,而是在其基础上增加了一个定制的检测头,将全景捕获的数据转化为自车的统一鸟瞰图。初步结果验证了YOLO - BEV在实时车辆感知任务中的可行性。YOLO - BEV以其精简的架构和因最小化参数而具有快速部署的潜力,成为重塑自动驾驶系统未来前景的有前途的工具。 3. 效果展示 装有多个摄像头...
我们没有使用传统的YOLO检测头,而是在其基础上增加了一个定制的检测头,将全景捕获的数据转化为自车的统一鸟瞰图。初步结果验证了YOLO - BEV在实时车辆感知任务中的可行性。YOLO - BEV以其精简的架构和因最小化参数而具有快速部署的潜力,成为重塑自动驾驶系统未来前景的有前途的工具。 3. 效果展示 装有多个摄像头...
YOLO-BEV算法模型的整体网络架构如下图所示,其中复用了原有YOLO框架的主干网络和Head检测头。 其中即输入到网络中的一组8视角的环视图像,通过主干网络提取多尺度特征,然后送入到论文中提出的结构当中得到最终的预测结果。 结构通过上图可以看出,分成了三个通道分支。每个通道分支包含一组卷积运算,该卷积层的结构用数...
由于当前提出的YOLO-BEV是基于单帧的,缺乏对于连续帧的建模能力,从而在生成的BEV结果中,会有不平滑的“跳跃“问题。所以作者为了改善这一问题,后续的工作可能会深入到Transformer的架构中去建模不同帧之间的时序关系。同时作者也有提到,基于Transformer的架构参数量较高,可能会降低模型的FPS造成系统的延迟。所以,要在增...
例如,BEVFusion,这是一个端到端训练的多模态 Transformer 基础检测器,在罕见类别上的性能仅达到4.4 AP。相比之下,将单目3D RGB检测和3D激光雷达检测进行晚期融合可以提高罕见类别的识别(参见图1),在nuScenes LT3D基准上实现SOTA性能。重要的是,[42]表明:(a)激光雷达检测器具有高召回率,但难以正确识别罕见物体;(...
YOLO-BEV的主要思想是将输入图像划分为3x3个网格,每个网格对应一个摄像机的视角,然后通过一个定制的检测头将这些网格转换为鸟瞰图的坐标和置信度。其优点是速度快,模型小,可以实现实时的车辆感知,但是缺点是对小物体的检测不够好,而且需要特定的摄像机布局。
MV3D[8]是将点云数据转换为BEV表示的第一种方法。在该方法中,将点云数据转换为多个切片以获得高度图,然后将这些高度图与强度图和密度图连接以获得多通道特征。ComplexYOLO[19]使用YOLO(你只看一次)[20]网络和复杂的角度编码方法来提高速度和方向性能,但它在预测的3D边界框中使用固定的高度和z位置。在[...
简介:YOLO还真行 | 2D检测教3D检测做事情,YOLOv7让BEVFusion无痛涨6个点,长尾也解决了 自动驾驶车辆(AVs)必须准确检测来自常见和罕见类别的物体,以确保安全导航,这催生了长尾3D目标检测(LT3D)的问题。当代基于激光雷达(LiDAR)的3D检测器在罕见类别上的表现不佳(例如,CenterPoint仅在_stromler_上达到5.1 AP),...