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BEVFormer-加速版 模型介绍 BEVFormer:BEVFormer 通过提取环视相机采集到的图像特征,并将提取的环视特征通过模型学习的方式转换到 BEV 空间(模型去学习如何将特征从 图像坐标系转换到 BEV 坐标系),从而实现 3D 目标检测和地图分割任务,并取得了 SOTA 的效果。
可以添加跨资源池的多个标准服务或多角色服务,设置自定义权重方式时,为每个服务设置端口和流量权重,平台会自动为您计算出预计流量比例。 3. 每个服务的权重可输入的范围1-10的整数。 注意:不支持添加使用调度器部署的服务。相同的服务仅支持加入一个流量策略中。