这样可以避免相机到激光雷达的投影造成的特征密度损失，提高融合的效果。如Figure 1所示，目标是查询自车前方黑色线框处目标信息，方法主要包括两部分：一，基于空间交叉注意力机制对多不同视角摄像头图像特征的查询；BEVFormer原理是通过利用多视角相机图像生成BEV特征并进行3D目标检测的方法，该方法使用了一个基于变换器的编码器和一个基于残差连接的多层感知机编码器，其中通过空间交叉注意力模块实现不同视角摄像头的特征提取，通过时间自注意力模块实现历史特征和当前时刻特征相关性信息的提取。

对于一个输入序列，自注意力机制的思想是，对于每个位置的输出都由输入序列中所有位置的信息加权求和得到，而权重就是输入特征不同位置之间的相关性。在输入词嵌入（或其他张量）之后，编码器和解码器都会添加位置编码，用于表示序列中词语的位置信息，位置编码通过sin，cos函数实现，可以处理任意长度的序列。在训练过程中，为了防止编码器提前看到目标序列中的后续词语，需要用掩码来遮挡未来的信息，掩码是一个二维矩阵，其中未来信息对应的位置为0，其他位置为1.，最后将所有输出向量拼接起来，得到最终的输出矩阵。

# CUDA 9.2conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch# CUDA 10.0conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch# CPU Onlyconda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly -c pytorch.

原文https://my.oschina.net/gaussik/blog/850642Keras的官方Examples里面展示了四种训练IMDB文本情感分类的方法，借助这4个Python程序，可以对Keras的使用做一定的了解。以下是对各个样例的解析。IMDB 数据集IMDB情感分类数据集是Stanford整理的一套IMDB影评的情感数据，它含有25000个训练样本，25000...

原文地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/1370372这是一篇对手册性质的文章，如果你刚好从事AI开发，可以参考这文章来进行模型转换。Keras转TFLite需要三个过程，Keras 转 Tensorflow 固化 Tensorflow 网络到 PB(Protocol Buffer) PB 转 TFLiteKeras 网络...

转载出处：https://blog.youkuaiyun.com/wmy199216/article/details/71171401#LeNet#coding=utf-8from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Flattenfrom keras.layers.convolutional import ...