• 自動(dòng)駕駛中一直說的BEV+Transformer到底是個(gè)啥？

  在很多車企的自動(dòng)駕駛介紹中，都會(huì)聽到一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，那就是BEV+Transformer，那BEV+Transformer到底是個(gè)啥？為什么很多車企在自動(dòng)駕駛技術(shù)中都十分追捧這項(xiàng)技術(shù)？其實(shí)“BEV（Bird’s Eye View）+Transformer”是兩個(gè)方向的技術(shù)，BEV是一種全新的3D坐標(biāo)系，而Transformer則是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，BEV+Transformer的組合方案在感知、理解和預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)得更為強(qiáng)大，徹底終結(jié)了2D直視圖+CNN時(shí)代。

  智駕最前沿

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  2024/11/07

  自動(dòng)駕駛 BEV

  
• EdgeNAT: 高效邊緣檢測(cè)的 Transformer

  邊緣檢測(cè)是許多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的基礎(chǔ)，旨在從輸入圖像中精確提取物體邊界和視覺顯著的邊緣。然而，由于圖像中存在遠(yuǎn)距離物體、復(fù)雜背景中的模糊邊界以及物體內(nèi)部的顏色變化等挑戰(zhàn)，邊緣檢測(cè)任務(wù)變得十分困難。傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法主要依賴于顏色和紋理等局部信息，而基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的深度學(xué)習(xí)方法雖然可以擴(kuò)展感受野以捕捉全局特征，但容易丟失細(xì)節(jié)信息。

  智瀾初起

  2594

  2024/08/26

  Transformer 邊緣檢測(cè)
• 智駕行業(yè)BEV+Transformer到端到端“追熱詞”為奪技術(shù)終局優(yōu)勢(shì)？

  自去年以來，業(yè)界不斷討論和提及“BEV+Transformer”這一概念，即鳥瞰視圖與基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。卷了半年時(shí)間，今年，“端到端”這一概念又迅速成為人們熱議的焦點(diǎn)。這兩個(gè)概念看似截然不同，實(shí)則在視覺路線建立的基于Transformer 的架構(gòu)上有著共通之處，也共同印證了人工智能技術(shù)從深度學(xué)習(xí)向多模態(tài)大模型演進(jìn)的趨勢(shì)。汽車領(lǐng)域始終處于自動(dòng)駕駛技術(shù)革新的前沿。

  智車科技

  2557

  2024/08/22

  智能駕駛 端到端

  
• RefMask3D: 基于語言引導(dǎo)的3D指代分割Transformer

  論文 RefMask3D: Language-Guided Transformer for 3D Referring Segmentation 提出了一種新的方法來解決3D點(diǎn)云中的目標(biāo)識(shí)別和分割問題，特別是基于語言描述的目標(biāo)識(shí)別。

  智瀾初起

  2092

  2024/08/06

  Transformer 語音識(shí)別技術(shù)

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