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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...

想做长期的 AB 实验?快来看看这些坑你踩了没

作者:江颢 1.什么是长期的 AB 实验 大部分情况下,我们做的 AB 实验都是短期的,一到两周或者一个月之内的,通过分析这段时期内测得的实验效应得出实验结论,并最终进行推广。 长期实验即运行时间达数月甚至数年的实验,实验的长期效应指的是需要数月数年的 AB 实验才能积累的实验效应。 那什么场景下还需要做长期的 AB 实验,为什么不直接将短期的实验效应直接推广到长期效应呢? 因为在某些情况下,实验的长期效应和短期效应是不同的。 例如,在搜索引擎上显示不够匹配的搜索结果会导致用户再次搜索,搜索份额可能在短期内会增加,但随着用户体验下降并切换到更好的搜索引擎,搜索份额从长期来看会减少;同样,展示更多的广告可以在短期内增加广告点击和营收,但长期来看,却会因为广告点击甚至搜索的减少而造成营销的减少。 执着于短期的 AB 实验,会使我们倾向于高估技术的短期效应,而低估其长期效应。 2.为什么要做长期的 AB 实验 2.1 归因 数据驱动文化的团队会使用实验结果来跟踪评估团队的目标,在这种情况下需要对实验的长期效应进行正确的测量和归因。分析如果不引入新功能,从长远来看,产品获得的效果是怎么样的;引...

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