【论文解读】PETRv2: AUnified Framework for 3D Perception from Multi-Camera Images
PETR(Position Embedding Transformation)作为后者的一种,通过将3D坐标的位置信息编码为图像特征,使目标query能够感知3D位置,从而直接进行检测。为了让框架支持高质量的BEV分割(如车道线检测),PETRv2在原有的检测Query基础上,增加了专门用于分割和车道线检测的Seg Query、Lane Query。传统的PETR使用固定的3D位置嵌入(3D PE),与输入图像内容无关。,不仅提升了检测精度,还扩展支持了高质量的BEV分割任务。)的时间信息来增强当前帧(


