论文：Dosovitskiy A, Beyer L, Kolesnikov A, et al. An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale[J]. arXiv preprint arXiv:2010.11929, 2020源码的Pytorch版：https://github.com/lucid
具体来说，以 BEVFormer 为例，其会将同一光线上的不同 3D 参考点被映射到相同的摄像机参考点上，导致检测头难以确定目标在深度方向上的确切位
文章目录BEV（Bird's Eye View，鸟瞰视图）1. BEV网络基本概念2. BEV网络应用3. BEV网络应用详解4.优化BEV网络优化BEV网络 详解BEV网络，怎么优化去减小计算量，用在嵌入式平台的机器人导航上5.学习与实践BEV网络6. 哪些产品上有用了BEV网络7.结论 BEV（Bird’s Eye View，鸟瞰视图）在本文中，我们将详细讨论**BEV（Bird’s Eye
如果对image进行resize操作，那么如何对BEV进行resize？
原创
2022-12-08 14:28:29
117阅读
这样的先验在像COCO这样的数据集上是足够的，但对于更小的目标，作者认为需要更多的全局特征。为了实现这一目标，
这种范式存在两个显著的缺陷。本文提出了BEV-MAE，一种高效的3D点云感知模型预训练算法，可直接使用大量的无标记点云数据对
图像BEV特征的部分是根据候选对象在密集热图中的坐标提取的，而图像特征的部分是根据预测的对象中心提取的。例
为了使模型能够实现零样本的检索能力，从输入的文本数据中提取全面的语义信息是非常重要的。因此，训练数据的场景和质量对于模型的学习是非常
在这个学术研究中，作者主要依赖来自nuScenes的nuPlan数据集，这个数据集是重要的自动驾驶信息宝库，包括
本文介绍一篇视觉BEV3D检测模型: Fast-BEV，论文收录于 NeurIPS2022。目前大多数现有的BEV感知方案要么需要相当多的资源来执行车端推理，要么性能不高。本文提出了一种简单而有效的框架，称为Fast-BEV，它能够在车载芯片上执行更快的BEV感知。为了实现这一目标，本文通过试验发现，BEV表征可以在不需要昂贵的基于transformer变换或基于深度表示的情况下获得强大的表征能力
摘要现有大多数的BEV解决方案要么需要大量资源来执行车载推理，要么性能不佳Fast BEV是一种简单而有效的框架，它能够在车载芯片上执行更快的BEV感知。 为了实现这一目标，作者首先从经验上发现，BEV表示可以足够强大，而无需昂贵的基于transformer的变换或深度表示。FastBEV由以下五部分组成：（1）Fast-Ray变换一种轻量级的、易于部署的视图转换，它将2D图像特征快速传
截止到目前，我们已经聊过了颜色，光源。完成视觉检测的基本却重要的部分，还有镜头。 今天我们就聊一下镜头的部分。截止到目前，我们已经聊过了颜色，光源。完成视觉检测的基本却重要的部分，还有镜头。
今天我们就聊一下镜头的部分。一，什么是镜头？简单讲镜头就是在其一端收集物体的光线，并将光线在另一端汇聚为实像，并投影到接收面的物体。此时，汇集光线的点称为焦点，镜头中心到焦点的距离称为焦点距离。
当镜头为凸镜
随着中国制造业的蓬勃发展，机器视觉行业也在中国市场度过了发展的最初时期，不仅国际知名品牌纷纷在中国开展业务，中国本土的企业也逐渐兴起，如今，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，由起初的电子制造业和半导体生产企业，发展到了包装，汽车，交通和印刷等多个行业。机器视觉系统应用.jpg机器视觉系统提高了生产的自动化程
目录1. 图像拼接的简介1.1 图像拼接的基础流程1.2 图像拼接的数学原理2. 实现方法2.1 RANSAC方法2.2 Multi-Band Blending策略3. 代码实现 1. 图像拼接的简介1.1 图像拼接的基础流程是将多个重叠的图像对齐成一个大的组合，它代表了一个3D场景的一部分。拼接可以看做是场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪
自动驾驶中的感知识别任务本质上是对物理世界的三维几何重建。随着传感器的多样性和数量越来越复杂，自动驾驶系统的
此外，测试了其他BEV检测方法，在没有特殊设计的情况下，它们的泛化性能非常差。这篇论文尝试利用Nerf的思路来提高BEV
为了方便、快捷的计算两个框的IoU的值，选择对两个有向框转换成与轴平行的矩形框（AABBs），水平预测框对应图上的橙色框，水
第一章 浅谈人工智能、神经网络和计算机视觉1.3.1 生物神经网络1.3.2 M-P模型 弱人工智能 强调人工 强人工智能 强调智能机器学习也被称为统计学习方法，机器学习中的大部分学习算法都是基于统计学原理的。机器学习和深度学习技术具有的的共同的一个特点：都需要使用尽可能多的数据来完成自身模型的训练，这样才能让最终输出的模型拥有强大的泛化能力。在使用深度学习方法解决计算机视觉问题的过程中，用的最
算法细节BEVFormer的输入BEVFormer的输入是多视角摄像机和历史BEV特征。具体而言，BEVFormer使用多个摄像机捕获3D场景，并将这些摄像机视图转换为Bird's-Eye-View（BEV）图像。此外，BEVFormer还使用历史BEV特征来捕获3D场景中物体之间的关系。BEVFormer的编码器BEVFormer使用一种基于Transformer和时间结构的编码器来聚合来自多视
写到这里了就再分享个自己觉得有趣的事情，那就是有一件看似很反直觉的事情，单从fusion bev的三个算法来看cmt明显性能不错
