כתבה
arXiv cs.AI ·
גילוי אובייקטים 3D בראייה מלמעלה
Bi-Level Routing and Sparse Spatial Attention based Multi-View BEV 3D Object Detection for Autonomous Driving
Sparse-BEVNet הוא אלגוריתם חדש לגילוי אובייקטים 3D בראייה מלמעלה. האלגוריתם משתמש במנגנון Bi-Level Routing Attention ו-Cascaded Group Attention כדי לשפר את יעילות הגילוי. תוצאות הניסויים מראות שהאלגוריתם משיג דיוק גבוה יותר מהמודל הבסיסי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.14185v1 Announce Type: cross Abstract: Bird's Eye View (BEV)-based multi-view 3D object detection suffers from challenges of computational complexity, multi-scale feature extraction, and efficiency of dense 2D-to-BEV view transformation. To address these problems, this paper proposes an improved BEV 3D object detection algorithm Sparse-BEVNet. Firstly, a Bi-Level Routing Attention (BRA) mechanism is introduced into the image feature extraction network to reduce the computational burden of the backbone. Second, Cascaded Group Attention (CGA) is employed in the feature fusion module, which enhances deep interaction across features of different hierarchical levels without introducing additional computational overhead. Furthermore, a Sparse Spatial Cross-Attention mechanism is adopt
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית