bevfusion

MIT-BEVFusion系列八--onnx导出1 综述及相机网络导出

onnx的模块Backbone模块VTransform模块生成onnx使用pytorch原生的伪量化计算方法导出camera.backbone.onnx导出camera.vtransform.onnx综述bevfusion

端木的AI探索屋·2024-02-20 14:25

MIT-BEVFusion系列九--CUDA-BEVFusion部署1 debug代码

目录开启Debug常用数据在一起看CUDA-BEVFusion的代码前，我们把后面会常见到的变量以及他的含义写在前方，看代码的时候如果看到同名的变量，可以过来看一看数据的形状和含义。

端木的AI探索屋·2024-02-20 14:25

MIT-BEVFusion系列九--CUDA-BEVFusion部署2 create_core之参数设置

目录加载命令行参数main函数中的create_core图像归一化参数体素化参数稀疏卷积网络参数真实世界几何空间参数(雷达坐标系下体素网格的参数)解码后边界框的参数构建bevfusion::Core存储推理时需要的参数本章开始

端木的AI探索屋·2024-02-20 14:53

MIT-BEVFusion系列七--量化4 calibrate 标定与敏感层禁用（较重要）

目录一、设置数据并行和评估模式二、加速校准计算三、校准模型3.1收集统计数据3.1.1禁用量化模式，启用校准模式3.1.2收集统计数据_input_quantizer_weight_quantizer3.1.3启用量化模式，禁用校准模式3.2计算最大值对calib.HistogramCalibrator计算最大值对calib.MaxCalibrator计算最大值四、对敏感层的不进行量化五、融合li

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:21

MIT-BEVFusion系列七--量化2_Camera、Fuser、Decoder网络的量化

目录Camera量化CameraBackbone(Resnet50)量化替换量化层，增加residual_quantizer，修改bottleneck的前向对Add操作进行量化CameraNeck(GeneralizedLSSFPN)量化将Conv2d模块替换为QuantConv2d模块CameraNeck中添加对拼接操作的量化替换CameraNeck中的ForwardCameraVTransfo

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:20

MIT-BEVFusion系列七--量化3 稀疏卷积、普通卷积BN融合，fusebn

目录稀疏卷积和BN的融合当前模块属于SparseSequential并且第一个子模块属于SparseConvolution时，走165行的分支。当前模块属于SparseBasicBlock当前模块属于ReLU2D卷积和BN的融合当前模块的子类属于SyncBatchNorm或不同维度的BatchNorm或LazyBatchNorm当前模块的子类属于Conv2d或者QuantConv2d不是以上两种情

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:50

MIT-BEVFusion系列七--量化1_公共部分和激光雷达网络的量化

量化模块初始化解析命令行参数加载配置信息创建dataset和dataloader构建模型模型量化Lidarbackbone量化稀疏卷积模块量化量化完的效果加法模块量化本文是Nvidia的英伟达发布的部署MIT-BEVFusion

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:20

MIT-BEVFusion系列一：初见

零、简单了解下BEVFusionBEV与Fusion与MIT-BEVFusionBEV：Bird’s-EyeView鸟瞰图Fusion:多传感器不同模态输入，进行融合BEVFusion:使用了多个传感器特征

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:19

MIT-BEVFusion系列五--Nuscenes数据集详细介绍，有下载好的图片

一、数据集部分mmdetection官方对Nuscenes的中文解释地址：https://mmdetection3d.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_guides/datasets/nuscenes.htmlhttps://www.nuscenes.org/nuscenes#data-format1.1数据集概述 nuScenes数据集(pronou

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:19

实战：CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Explicit GEMM conv)

目录前言0.简述1.什么是ExplicitGEMMConv2.im2col3.spconv是如何使用ExplicitGEMMConv的4.使用ExplicitGEMMConv处理spconv的优缺点5.拓展-conv加速5.1Introduction5.2im2col5.3Forwardgraph5.4Backwardgraph5.5Pythonexampleforforwardpropagati

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:54

实战：CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Implicit GEMM conv)

目录前言0.简述1.什么是ImplicitGEMMConv2.ExplicitGEMMConv3.ImplicitGEMMConv4.ImplicitGEMMConv优化5.spconv和ImplicitGEMMConv总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《CUDA与TensorRT部署实战课程》，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第八章——实战：CUDA-BEVFu

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:51

多传感器融合学习笔记

ECCV2022）eagerMOT利用2D+3D数据多目标跟踪Download3Dand2Ddetections,whichonestodownloaddependsonwhatyouwanttorun:BevFusion

AI视觉网奇·2024-01-04 07:43

LiDAR和Camera融合的BEV感知算法-BEVFusion

记录下个人学习笔记，仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第三章——LiDAR和Camera融合的BEV感知算法，一起去学习下BEVFusion感知算法课程大纲可看下面的思维导图0.简述本次课程来

爱听歌的周童鞋·2023-12-31 22:38

实战：CUDA-BEVFusion部署分析-环境搭建

目录前言0.简述1.CUDA-BEVFusion浅析2.CUDA-BEVFusion环境配置2.1简述2.2源码下载2.3模型数据下载2.4基础软件安装2.5protobuf安装2.5.1apt方式安装

爱听歌的周童鞋·2023-12-31 22:36

bevfusion 学习笔记

目录tensorrtros部署：也依赖ros2c++ros2安装指导：相机标定工具源码：官方github，部分模型开源tensorrtros部署：https://github.com/linClubs/BEVFusion-ROS-TensorRT

AI视觉网奇·2023-12-24 19:27

自动驾驶多传感器融合学习笔记

BevFusion的优点在于它能够结合多种传感器的优点，从而在物体检测和跟踪任务中取得更好的性能。

AI视觉网奇·2023-12-18 18:42

[论文阅读]BEVFusion

BEVFusionBEVFusion:ASimpleandRobustLiDAR-CameraFusionFrameworkBEVFusion：简单而强大的激光雷达相机融合框架论文网址：BEVFusion

一朵小红花HH·2023-12-16 15:34

BEVFusion简介、环境配置与安装以及遇到的各种报错处理

BEVFusion简介、环境配置与安装以及遇到的各种报错处理BEVFusion简介BEVFusion环境配置与安装报错解决BEVFusion简介针对点云投射到图像的多模态融合和图像投射到点云的多模态融合

AI Player·2023-11-17 06:23

BEVFusion论文与模型代码分享

BEVFusion有两篇撞名的文章：一篇是：BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird’s-EyeViewRepresentationZhijian

NNNNNathan·2023-11-13 23:04

BEVFusion4D论文阅读

链接论文：https://arxiv.org/abs/2303.17099Abstract将激光雷达和相机信息聚合到鸟瞰图（BEV）中已成为自动驾驶中三维目标检测的一个重要课题。现有的方法大多采用独立的双分支框架来生成激光雷达和相机BEV，然后进行自适应模态融合。由于点云提供了更准确的定位和几何信息，它们可以作为从图像中获取相关语义信息的可靠空间先验。因此，我们设计了一种激光雷达引导的视图变换器L

西米611·2023-11-12 13:36

英伟达首发BEVFusion部署源代码，边缘端实时运行！！！

英伟达开源BEVFusion边缘部署高达25FPS！引言：众所周知，雷达与相机的融合方案由于稀疏卷积的原因导致一直难以落地推广。而没有使用稀疏卷积的方案精度通常会差10-30%左右，并且

自动驾驶之心·2023-11-01 21:39

BEVFusion、BEVFormer方法总结

1.BEVFormer原理概述BEVFormer原理是通过利用多视角相机图像生成BEV特征并进行3D目标检测的方法，该方法使用了一个基于变换器的编码器和一个基于残差连接的多层感知机编码器，其中通过空间交叉注意力模块实现不同视角摄像头的特征提取，通过时间自注意力模块实现历史特征和当前时刻特征相关性信息的提取。如Figure1所示，目标是查询自车前方黑色线框处目标信息，方法主要包括两部分：一，基于空间

信雪神话·2023-10-25 09:36

【论文阅读】以及部署BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework

BEVFusion:ASimpleandRobustLiDAR-CameraFusionFrameworkBEVFusion：一个简单而强大的LiDAR-相机融合框架NeurIPS2022多模态传感器融合意味着信息互补

挥剑决浮云 -·2023-10-23 07:45

多模态融合 - BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird‘s-Eye View Repre ... (ICRA 2023)

BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird's-EyeViewRepresentation-基于统一BEV表示的多任务多传感器融合（ICRA2023

77wpa·2023-10-21 14:31

BEVFusion复现（Ubuntu RTX3090）

https://github.com/ADLab-AutoDrive/BEVFusion1.环境安装我的机器是RTX3090，CUDA11.11.创建虚拟环境condacreate-nbevfusionpython

凌青羽·2023-09-02 02:37

BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework

开源代码：https://github.com/ADLab-AutoDrive/BEVFusiongithub.com/ADLab-AutoDrive/BEVFusion论文地址：https://arxiv.org

scott198512·2023-06-19 16:48

Lidar AI Solution环境配置

目录LidarAISolution环境配置前言1.LidarAISolution1.1Pipelineoverview1.2GetStart2.CUDA-BEVFusion2.13D目标检测(nuScenes

爱听歌的周童鞋·2023-06-12 21:28

BEV常见开源算法 | BEV下的多模态融合（BEVFusion/AutoAlignV2等）

作者|MolarTeam编辑|汽车人点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！BEV感知系列分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，我们将介绍BEV感知相关的算法和数据集等内容。BEV感知系列主要分为以下几篇文章：在本系列中，我们将介绍截至目前为

自动驾驶之心·2023-04-15 12:45

BEVFusion论文解读

论文链接：[2205.13542]BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird's-EyeViewRepresentation(arxiv.org

SeaShawnChan·2023-04-12 22:15

BEV的学习笔记

张铁通·2023-02-06 08:36

BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Uniﬁed Bird’s-Eye View Representation论文个人总结

BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUniﬁedBird’s-EyeViewRepresentation论文笔记论文链接：[2205.13542]BEVFusion

豆奶泡油条·2022-12-09 15:54

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

BEVFusion（北大&阿里）环境搭建教程

BEVFusion环境搭建论文题目：BEVFusion:ASimpleandRobustLiDAR-CameraFusionFramework论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.13790

豆奶泡油条·2022-11-20 16:46

BEVFusion:A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework 论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/2205.137901.引言目前的相机和激光雷达融合方法通常是将激光雷达点或提案投影到图像平面，作为查询选择相应的图像特征。但这种方法使得模型依赖于激光雷达点云。当激光雷达故障时，这些融合方法不能产生有意义的结果。本文认为理想的融合应是各模态独立（即一个模态不应该受到其余失效模态的影响），且使用所有模态时能进一步提高性能。如下图(c)所示，本文

byzy·2022-11-19 17:52

BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-CameraFusion Framework 细读

BEVFusion这个名字是有撞车的两个自动驾驶相关的文章都是这个简称BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUniﬁedBird’s-EyeViewRepresentationmit-han-lab

qqsuiying·2022-11-19 17:45

BEVfusion环境配置笔记

论文文章：BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird’s-EyeViewRepresentation论文代码：bevfusion下载项目原文推荐用

努力发文章·2022-11-19 17:39

BEVFusion-复现问题:CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

问题:RuntimeError:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedeviceCUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall,sothestacktracebelowmightbeincorrect.Fordebuggingconsiderpassin

大头蘑菇汤·2022-11-19 16:30

bevfusion部署服务器超级终极版

论文地址:https://bevfusion.mit.edu/项目地址:https://github.com/mit-han-lab/bevfusion话不多说直接干货condacreate-nliu_bevfpython

大头蘑菇汤·2022-11-19 16:30

招聘Bev感知实习生

职位要求:1.熟悉Bevformer/BevFusion等深度学习网络结构；2.熟悉C++/Python程序开发；3.具有良好的沟通能力，良好的团队合作精神。

何雷·2022-11-19 16:56

NeurIPS 2022 | 北大&阿里提出BEVFusion：激光雷达-相机融合新框架

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：考验|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/558511961整体内容概述：融合激光雷达和相机的信息已经变成了3D目标检测的一个标准，当前的方法依赖于激光雷达传感器的点云作为查询，以利用图像空间的特征。然而，人们发现，这种基本假设使得当前的融合框架无法在发生LiDAR故

Amusi（CVer）·2022-11-19 16:22

【代码工程】BEVFusion（北大+阿里）环境部署

系统：Ubuntu20.04显卡：GeForceTITANX环境安装命令：condacreate-nbevfusionpython=3.8-ycondaactivatebevfusionpipinstalltorch==1.9.1+cu111torchvision==0.10.1+cu111torchaudio==0.9.1-fhttps://download.pytorch.org/whl/to

Vehicle_jyw·2022-11-19 16:21

MIT&上交&OmniML提出BEVFusion：具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取作者：LiteAI（源：知乎）编辑：CV_Autobothttps://www.zhihu.com/question/521842610/answer/2509883257多传感器融合对于准确可靠的自动驾驶系统至关重要。最近的方法是基于点级融合：用相机特征增强激光雷达点云。然而，相机到激光雷达的投影丢失了相机特征的语义密度，阻碍了这

自动驾驶之心·2022-11-19 16:18

bevfusion单显卡训练/测试

很多人问这个问题,其实主要就是把分布式计算的stuff改一下就好了bevfusion采用torchpack这个很难用的包(其实也还好?

大头蘑菇汤·2022-11-19 16:46

BEVFusion:Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird’s-Eye View Representation 论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/2205.135421.引言为找到多传感器数据的统一表达，最直接的方法是将激光雷达点云投影到图像上，但这样做会带来严重的几何扭曲（如下图(a)所示），对于3D物体识别等几何导向任务而言不那么有效。最近的融合方法将图像语义信息、CNN特征或是来自图像的虚拟点附加到激光雷达点云，然后使用现有的激光雷达方法进行3D检测。这些方法对BEV分割等语义导向

byzy·2022-11-08 14:57

【自动驾驶】《BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird’s-Eye View Representation》论文阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.13542.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2205.13542.pdf代码地址：GitHub-mit-han-lab/bevfusion

聿默·2022-11-08 14:55

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