An Efficient Representation for Irradiance Environment Maps

An Efficient Representation for Irradiance Environment Maps

 

link: http://www.eecs.berkeley.edu/~ravir/papers/envmap/envmap.pdf

 

主要讲针对irradiance environment map计算的优化。

 

1, irradiance environment map是指在漫反射平面上投射envirnment map情况下,我们可以把env map做一个简化处理。

也就是用spherical harmonics系数将其低频部分保存下来,而且存 储情况就是9个系数。

 

计算irradiance的公式是:

w是方向,L(w)是environment map在这个方向上的光,那么还有dot(n,w)要计算。

 

2, 于是针对dot(n,w)也来一遍SH投射,得出一堆系数,这个因为是固定的,所以可以得出结果,参见论文。

 

3, 然后所需要的东西都已经到位了,可以做lighting计算了,这部分比较赞 :结果做成一个

 

 

其中M是:

 

c是dot(n,w)的SH系数,L是env map的SH系数,这样一个env map就变成了vector*matrix*vector这样的表达。

 

矩阵这一步我很喜欢,但是觉得实用性很有限。

 

### 关于高效自动驾驶的向量化场景表示(VAD) #### VAD的核心概念 VAD是一种全新的端到端自动驾驶矢量化范式,其核心在于将驾驶场景建模为完全矢量化的表示形式。相比传统的栅格化场景表示方法,VAD能够显著提升规划的安全性和效率[^1]。 #### 向量化的优势 通过采用向量化的代理运动和地图元素作为显式的实例级别规划约束,VAD不仅增强了规划的安全性,还大幅提升了系统的运行速度。具体而言,相比于传统依赖密集计算的栅格化表示以及繁琐的手动设计后处理步骤,VAD表现出更高的推理效率。实验表明,在nuScenes数据集上的测试结果显示,VAD-Base模型成功将平均碰撞率降低至29.0%,同时运行速度提高了2.5倍;而轻量级版本VAD-Tiny则进一步优化了推理时间,达到了最高9.3倍的速度提升,同时保持了相近的规划性能水平[^2]。 #### 实现中的注意事项 为了顺利复现实验效果,建议从VAD项目的官方主页下载预训练模型(如VAD_Base或VAD_Tiny),并将这些模型放置在指定目录下以便加载使用[^3]。此外,在实际应用过程中,输入的动作指令(action)不仅可以来源于导航地图提供的固定动作集合,还可以借助视觉语言模型(VLM)生成更加灵活且贴合当前环境需求的自定义动作指令,从而形成更为强大的双系统端到端解决方案框架[^4]。 ```python import torch class VADModel(torch.nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.config = config def forward(self, vectorized_scene_input): # 前向传播逻辑实现 pass def load_pretrained_model(model_name="VAD_Base"): model_path = f"./models/{model_name}.pt" model = VADModel(config={}) model.load_state_dict(torch.load(model_path)) return model.eval() ``` 上述代码片段展示了如何基于PyTorch构建一个简单的VAD模型类,并提供了一个用于加载预训练权重的功能函数`load_pretrained_model()`。 ---
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