PETRv2

PETR系列(PETR,PETRv2,StreamPETR)

paper发表地方代码链接Nusnenes_test(NDS)Nuscenes_val(NDS)PETRECCV2022pytorch代码0.5040.442PETRv2ICCV2023pytorch代码0.5910.524StreamPETRICCV2023pytorch代码0.6760.592一、PETR:PositionEmbeddingTransformationforMulti-View
gui_hai·2023-10-10 18:02

【自动驾驶】PETR/PETRv2/StreamPETR论文分析

1.PETRPETR网络结构如下，主要包括image-backbone,3DCoordinatesGenerator,3DPositionEncoder,transformerDecoder1.1ImagesBackbone采用resnet或者vovNet,下面的x表示concatenate1.23DCoordinatesGenerator坐标生成跟lss类似，假设一系列深度值，再有相机内存进行坐
AI小白龙·2023-10-10 18:29

The 1st-place Solution for CVPR 2023 OpenLane Topology in Autonomous Driving Challenge

背景CVPR2023openlane拓扑比赛第一名解决方案：openLane的四个子任务：中心线检测，交通元素检测，中心线和中心线的拓扑，中心线和交通元素的拓扑预测使用PETRv2检测中心线，YOLOv8
SugerOO·2023-07-15 21:50

PETRv2: A Unified Framework for 3D Perception from Multi-Camera Images

PETRv2:AUnifiedFrameworkfor3DPerceptionfromMulti-CameraImages作者单位旷视目的本文的目标是通过扩展PETR，使其有时序建模和多任务学习的能力以此建立一个强有力且统一的框架
SugerOO·2023-07-15 21:47

旷视提出PETRv2：统一的多摄像头3D感知框架

id=3698作者：刘迎飞、wangeniusky本文提出了一个统一的纯视觉3D感知框架PETRv2。基于PETR，PETRv2探究了利用历史帧的信息来进行时序建模，大幅度地提升了3D物体检测的性能。
TechBeat人工智能社区·2023-01-07 11:45

3D目标检测-BEVFormer、BEVDepth

至于Focus3D、PETRv2、BEVFusion等，基于体素、点云和融合方案的3D目标检测有空可能会再做更新。BEVFormerBEVFormer有6个重复的encoderlay
帕里亚·2022-11-25 05:22

自动驾驶感知新范式——BEV感知经典论文总结和对比（下）

spm=1001.2014.3001.55014DETR3D引入3D位置编码：PETR[10]和PETRv2[11]（旷世科技，2022）[10]
苹果姐·2022-08-13 07:25
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