Transformer将投影平面下的初级感知结果——Multi-scale feature(请参见图8,在描述端到端的整体架构中,图11将其作为中间结果而忽略了),送入Transformer执行视角转换操作和多摄像头融合操作,此为Transformer的Input;当其离开Transformer层,进入RNN为基础的feature queue队列处理时,此刻其实存在BEV视角下的特征层,其对应Tran...
所以如何轻量化基于Transformer的BEV方案,成为各大自动驾驶公司后面优化的重点,地平线的最新工作,将Transformer+BVE轻量化,保持了性能领先和速度领先。 关注知乎@自动驾驶之心,第一时间获取自动驾驶感知/定位/融合/规控等行业最新内容 WidthFormer有哪些优势? WidthFormer是一种轻量级且易于部署的BEV变换方法,它使用单层...
时序融合这一块比较简单,我们会缓存上一时刻时序融合后的特征,利用帧间的自车运动将历史帧对齐到当前帧,并与当前帧的空间融合特征进行融合,再去卷积送入到后面的网络结构做感知输出。 那么为什么我们用这样的方案呢? 在研发前期,我们也对比了不同的空间融合方法,前期为了快速打通流程,采用了最简单的基于单平面IPM的...
首先，Occupancy Network 将来自多视图图像的输入数据转换为一个三维特征空间。然后，Occupancy Network 使用...
自动驾驶之心官网正式上线了:www.zdjszx.com(海量视频教程等你来学)1、国内首个基于Transformer的分割检测➕视觉大模型课2、Occupancy从入门到精通全栈课程(理论➕实战)3、自动驾驶中的多传感器融合与目标跟踪(从入门到精通)4、国内首个多模态3D目标检测全栈教程(前融合/特征级融合/后融合)5、YOLOv3~YOLOv8/...
Transformer将投影平面下的初级感知结果——Multi-scale feature(请参见图8,在描述端到端的整体架构中,图11将其作为中间结果而忽略了),送入Transformer执行视角转换操作和多摄像头融合操作,此为Transformer的Input;当其离开Transformer层,进入RNN为基础的feature queue队列处理时,此刻其实存在BEV视角下的特征层,其对应...
Transformer将投影平面下的初级感知结果——Multi-scale feature(请参见图8,在描述端到端的整体架构中,图11将其作为中间结果而忽略了),送入Transformer执行视角转换操作和多摄像头融合操作,此为Transformer的Input;当其离开Transformer层,进入RNN为基础的feature queue队列处理时,此刻其实存在BEV视角下的特征层,其对应...
接下来讲Occupancy的感知。首先说一下Occupancy是一个基于征程5的2D占用图,是一个二值图,0表示未占用,1表示占用,我们内部称它为Freespace。传统的Freespace是图像分割做后处理,去计算在BEV下的可行驶区域。而BEV上做就比较自然一些,直接在 BEV上去输出一个这样的二值图。它的真值依赖Lidar分割模型+检测模型+多帧聚...
在研发前期,我们也对比了不同的空间融合方法,前期为了快速打通流程,采用了最简单的基于单平面IPM的方法,打通了整个框架的感知。之后去摸底了征程5上做基于深度的融合以及基于Transformer的融合方案。考核维度是在征程5上的延迟,假设前提条件是能够在征程5单核上独立跑这个模型到30fps以上,去设计相应的网络参数。
接下来讲Occupancy的感知。首先说一下Occupancy是一个基于征程5的2D占用图,是一个二值图,0表示未占用,1表示占用,我们内部称它为Freespace。传统的Freespace是图像分割做后处理,去计算在BEV下的可行驶区域。而BEV上做就比较自然一些,直接在 BEV上去输出一个这样的二值图。它的真值依赖Lidar分割模型+检测模型+多帧聚...