Zoe-Wan

Hello @chentingpc , does the supervised comparison model resnet50 1x use the same hyperparameter, optimizer and the scheduler as the example settings as follows? ( batch_size: 256, baselr: 0.1, weight_decay:...

i got the same problem here! And I can't find the solution, maybe I'll try conda later...

emmmm... I'm not sure, I can't find the steer angle exceeding 90, but I think... shouldn't it be between -270 and 270? And another thing that confuses me is why...

oh, I have the same trouble and don't know what to do neither!! :( Could somebody help us!!

Wow, thank you a lot!! It must be helpful (for my presentation tomorrow) no matter if it is the same. :)

I have met the very same problem when I am using WSL2 in Windows10. In my case, I suppose it is because WSL2 has not yet supported Vulkan API ,...

@xhjiang-pixel Hi!Thank you for your great research and share your work! Could I also get the nuScenes config? My email is: [[email protected]]([email protected]) Thank you!

我的理解是Object-Centric就是关注每个object在时序中的变化吧，所以用历史的object feature对做query。 BEV方法（例如videobev）只是单纯把历史帧的特征concat或者propagate到当前帧中，考虑到BEV的特征图不是每一块/像素都含有有助于3d检测的语义的，所以存在冗余信息，并且计算量比较多。 然后perspective（例如petr v2）的方法也是一样，在设计query的时候并没有考虑历史信息。它的时序部分在于考虑了ego车辆运动导致的3d坐标系偏移（也就是这篇文章里提到的MLN）；以及在当前帧的query也和历史perspective feature进行交叉注意力运算。虽然可能这里的query用了某些方法使其变得稀疏（具体去看petr v2）但是由于要一直保存历史perspective的featrue（重复内容多），在长时间的情况下开销大。（虽然也不见得，因为论文中petrv2的实验好像也就考虑了两帧，但是如果考虑得更多那么确实开销很大） object centrc就是从object的角度来使用这个时序信息，即 不保存历史的perspective feature，而是保存历史object feature。使用历史的object featrue来指导当前帧query的生成。当然，每帧肯定还会有新object被识别，因此除了依历史object生成的query之外还需要和普通识别那样初始化新的query（就是论文里的initial query）。

另外，baidu在nips23上发过一篇很类似的工作，你可以看看https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/ef0dcb44a47185f5bacac62571f6e920-Paper-Conference.pdf （虽然这篇还引入了点云信息）

> 另外，baidu在nips23上发过一篇很类似的工作，你可以看看https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/ef0dcb44a47185f5bacac62571f6e920-Paper-Conference.pdf （虽然这篇还引入了点云信息） （虽然他们俩好像互相没有引用对方。。。）