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BEVFormer-accelerate:基于EasyCV加速BEVFormer

作者:贺弘 夕陌 谦言 临在 导言 BEVFormer是一种纯视觉的自动驾驶感知算法,通过融合环视相机图像的空间和时序特征显式的生成具有强表征能力的BEV特征,并应用于下游3D检测、分割等任务,取得了SOTA的结果。我们在EasyCV开源框架(https://github.com/alibaba/EasyCV)中,对BEVFomer算法进行集成,并从训练速度、算法收敛速度角度对代码进行了一些优化。同时,我们进一步使用推理优化工具PAI-Blade对模型进行优化,相比于原始模型在A100配置下能取得40%的推理速度提升。本文将从以下几个部分进行介绍:1、BEVFormer算法思想 2、训练速度和算法收敛速度优化 3、使用PAI-Blade优化推理速度。 BEVFormer算法思想 如上图所示,BEVFormer由如下三个部分组成: backbone:用于从6个角度的环视图像中提取多尺度的multi-camera feature BEV encoder:该模块主要包括Temporal self-Attention 和 Spatial Cross-Attention两个部分。 Spatial...

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