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CVPR 2023 Highlight【即将开源】| 清华大学领先发布!BEVFormer v2: 重回nuScenes榜首!
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我们提出了一种具有透视监督的新型鸟瞰图 (BEV) 检测器,它收敛速度更快,更适合现代图像主干。现有的最先进的 BEV 检测器通常与特定深度的预训练骨干网(如 VoVNet)相关联,阻碍了蓬勃发展的图像骨干网和 BEV 检测器之间的协同作用。为了解决这个限制,我们优先考虑通过引入透视图监督来简化 BEV 检测器的优化。为此,我们提出了一个两级 BEV 检测器,其中来自透视头的建议被馈送到鸟瞰头以进行最终预测。为了评估我们模型的有效性,我们进行了广泛的消融研究,重点关注监督的形式和所提出的检测器的通用性。所提出的方法通过广泛的传统和现代图像主干进行了验证,并在大规模 nuScenes 数据集上取得了新的 SoTA 结果。该代码将很快发布。 论文标题:BEVFormer v2: Adapting Modern Image Backbones to Bird’s-Eye-View Recognition via Perspective Supervision 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2211.10439.pdf
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