BEVFormer是一种用于自动驾驶感知的创新相机方法,通过时空变换器学习鸟瞰图表示,在nuScenes数据集上实现了56.9%的NDS最新记录。
本文介绍了一种名为3D变形注意力(DFA3D)的新型算子,用于2D到3D特征映射。DFA3D结合了深度估计和特征聚合,有效缓解了深度歧义问题,并能逐层细化提取的特征。实验表明,DFA3D在多个基线方法上都带来了显著性能提升,尤其是在高质量深度信息可用时提升更为明显,展示了该方法的优越性和巨大潜力。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号