BEVFormer相关AI工具、网站与开源项目集合
BEVFormer: 革命性的基于相机的目标检测基准方法
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。
BEVFormer多相机感知自动驾驶目标检测鸟瞰图表示Github开源项目
3D变形注意力机制: 提升2D到3D特征映射效果的新方法
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。
DFA3D特征提升3D目标检测BEVFormer深度估计Github开源项目
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