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FastBEV 网络的主要贡献---(自动驾驶之星第一次线上活动--《 中低算力平台友好的环视特征融合方案》)
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在分享的最后,回顾了FastBEV 网络设计的主要贡献。 1)FastBEV 论证了在对齐训练Trick 的情况下, 基于深度均匀假设的环视特征融合方案相比于其他dense 方案进度损失很小 2)支持了查找表优化和多合一voxel 加速,可实现优异的跨平台&不同算力高效部署性能,使得在低算力平台快速部署环视BEV 模型成为可能 3) 2D 转3D 算子作为环视感知方案的核心组建,其优化可赋能任何基于Dense BEV feature的下游任务
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