BEV感知算法：LSS论文与代码详解0. 前言最近几年，BEV感知是自动驾驶领域中一个非常热门研究方向，其核心思想是把多路传感器的数据转换到统一的BEV空间中去提取特征，实现目标检测、地图构建等任务。如何把多路相机的数据从二维的图像视角转换到三维的BEV视角？LSS提出一种显示估

opencv对于取图上像素的at()操作，编译器自解释：inlinecv::Vec3b&cv::Mat::at<cv::Vec3b>(introw,intcol) for(intcol{0};col<pic_cam.cols;col++){for(introw{0};row<pic_cam.rows;row++){cv::Matpoint_mat=(cv::Mat_<double>(3,

LLShttps://zhuanlan.zhihu.com/p/589146284BEVDet提出一种优雅可行可扩展的范式，包含4个部分：image-viewencoder,viewtransformerfromimageviewtoBEV,bevencoder,head.pipelinemoduleAugmentation防止过拟合，不光对图片做增强，还对bevfeature做flipping,scali

前言转载自https://blog.csdn.net/qq_40672115/article/details/134891133这是一篇LiDAR和Camera融合的BEV感知算法，从算法动机&开创性思路、主体结构、损失函数以及性能对比四个方面展开。BEVFusion有两篇文章，本次课程主要讲解的是阿里和北大的：https://arxiv.org/pdf/2205.1

FlashOcc:FastandMemory-EfficientOccupancyPredictionviaChannel-to-HeightPluginlink时间：23.11机构：houmo.ai后摩智能TL;DR当时比较流行的OCC方案内存与计算复杂度较高，本文提出一种称为FlashOcc的方法，仅使用2D卷积将特征由二维空间lift到3D空间。MethodImageEn

自动驾驶领域中，什么是BEV？什么是Occupancy？BEV是Bird'sEyeView的缩写，意为鸟瞰视图。在自动驾驶领域，BEV是指从车辆上方俯瞰的场景视图。BEV图像可以提供车辆周围环境的完整视图，包括车辆前方、后方、两侧和顶部。BEV图像可以通过多种方式生成，包括：使用激光雷达：激光雷达可

Tesla技术方案深度剖析：自动标注_感知定位_决策规划_场景重建_场景仿真_数据引擎附赠自动驾驶最全的学习资料和量产经验：链接01  感知：构建实时的4D自动驾驶场景1.1 特斯拉摄像头布局特斯拉的摄像头视野可以覆盖车身周围360°，在前向有120°鱼眼、长焦镜头用于加强观测，

SceneasOccupancylink时间：23.06机构：ShanghaiAILab&&SenseTime&&CUHKTL;DR提出使用3DOccupancy来表征3D物理场景，相对于3D检测框，3DOcc可提供更细粒度细节。提出OccNet一种多目级连的时序模型，运动规划碰撞率降低15%~58%。创新性：bethefirsttoinvestigateoccupancy

BEVFormer:LearningBird’s-Eye-ViewRepresentationfromMulti-CameraImagesviaSpatiotemporalTransformerslink时间：22.07机构：NanjingUniversity&&ShanghaiAILaboratoryTL;DR利用Transformer的Attention机制融合时空特征信息，在nuScenes测试集上达到SOTA精度，同时

BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-ViewBEVDet时间：21/12机构：PhiGo(鉴智机器人)TL;DR一种BEV空间做detection的方法，构建了新颖的数据增强方法以及更新了nms策略，精度与FCOS3Dcomparable，计算量Flops仅为其11%。Method模型架构图整体来

名称Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D时间：20.08机构：NVIDIATL;DR后融合方法将每一目感知结果通过相机参数转换到BEV空间再后融合，LSS开启前融合的先河，将特征通过先lift再splat到BEV空间，通过BEV空间特征直接预

多模态融合早期融合（EarlyFusion）晚期融合（LateFusion）深度融合（DeepFusion）BEVFusion-MITBEVFusion-阿里&北大UniTR感知技术中相机和雷达数据融合方法的概述，这些方法分别是早期融合（EarlyFusion）、晚期融合（LateFusion）和深度融合（DeepFusion）。早期融合（EarlyFus

今年7月，昊铂GT正式量产下线。绝影再度携手广汽埃安，为广汽埃安旗下高端纯电轿跑车型昊铂GT提供智驾感知算法，率先实现BEV感知算法的大规模量产，成为业内焦点之一。本期将与大家分享昊铂GT出众智驾感知能力的「奥秘」——业内领先的BEV目标感知算法、BEV车道线感知

自动驾驶领域中，什么是BEV？什么是Occupancy？BEV是Bird'sEyeView的缩写，意为鸟瞰视图。在自动驾驶领域，BEV是指从车辆上方俯瞰的场景视图。BEV图像可以提供车辆周围环境的完整视图，包括车辆前方、后方、两侧和顶部。BEV图像可以通过多种方式生成，包括：使用激光雷达：激光雷达可

Tesla技术方案解析附赠自动驾驶学习资料和量产经验：链接参考&部分摘选：EatElephant：解读:TeslaAutopilot技术架构chenq100：TechTips-031:“TeslaAIDay2021”学习笔记AllyouneedtoknowaboutTeslaAIDay2022in15minutes特斯拉aiday2022笔记-搜索结果-知

谈一谈BEV和Transformer在自动驾驶中的应用BEV和Transformer都这么火，这次就聊一聊。结尾有资料连接一BEV有什么用首先，鸟瞰图并不能带来新的功能，对规控也没有什么额外的好处。从鸟瞰图这个名词就可以看出来，本来摄像头等感知到的物体都是3D空间里的的，投影到2D空间，只是信息的

基于BEV的自动驾驶会颠覆现有的自动驾驶架构吗引言很多人都有这样的疑问--基于BEV(BirdsEyeView)的自动驾驶方案是什么？这个问题，目前学术界还没有统一的定义，但从我的开发经验上，尝试做一个解释：以鸟瞰视角为基础形成的端到端的自动驾驶算法和系统。感知模块是最为重要的自动驾

解决长尾问题，BEV-CLIP：自动驾驶中复杂场景的多模态BEV检索方法理想汽车的工作，原文，BEV-CLIP:Multi-modalBEVRetrievalMethodologyforComplexSceneinAutonomousDriving链接：https://arxiv.org/pdf/2401.01065.pdf自动驾驶中对复杂场景数据的检索需求正在增加，尤其是随着

自动驾驶感知新范式——BEV感知经典论文总结和对比（一）博主之前的博客大多围绕自动驾驶视觉感知中的视觉深度估计（depthestimation）展开，包括单目针孔、单目鱼眼、环视针孔、环视鱼眼等，目标是只依赖于视觉环视摄像头，在车身周围产生伪激光雷达点云（Pseudolidar），可以模拟激光雷达的测距

通过显式和隐式的Occupancy预测来做3D检测，用Occupancy弥补了深度图的局限性。设计了3D几何分支和特征传播分支，预测depth-occupancy权重来实现3D检测，由于点级Occupancy的构建依赖于bbox，使整个感知模型与检测任务强相关。Abstract传构建BEV表示的方法是基于显式预测的深度分布，将2D

仅使用卷积！BEVENet：实时BEV3D检测网络（主打实时性+高精度）BEV空间中的3D检测已成为自动驾驶领域中非常流行的方法，各大公司都在抢占使用。尽管与透视法相比，BEV已有较大改进，但在现实世界的自动驾驶汽车中部署基于BEV的技术仍然具有挑战性。这主要是由于它们依赖于基于视觉transformer（V

title:"Simple-BEV:WhatReallyMattersforMulti-SensorBEVPerception?"tags:-paperSimple-BEV:WhatReallyMattersforMulti-SensorBEVPerception?ZoteroAbstractBuilding3Dperceptionsystemsforautonomousvehiclesthatdonotrelyo

 arXiv上传于2022年5月26日论文“BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird’s-EyeViewRepresentation“，来自MIT韩松团队的工作报告。代码将开源https://github.com/mit-han-lab/bevfusion  前不久介绍过一篇BEV多传感器融合的目标检测工作：“FUT

原论文：MatrixVT:EfficientMulti-CameratoBEVTransformationfor3DPerception来自：CVPR2022，旷视科技，Submission-2022.11针对目前BEV中更有优势的Lift-Splat类方法中关键模块（VisionTransformation），MatrixVT实现了非常优雅的优化，在保持模型性能（甚至略微提高）的同时，能大幅降低计

回顾上一期：用BEVformer来卷自动驾驶-1(qq.com)       上一期我们讲到了从3D到4D（加了时间概念）以后使得BEV能变得更厉害，具体这种厉害其实是可以解决纯视觉解决方案里面最难解决的问题，就是基于恶劣天气，或者拍的不清楚的时候，或者突然有遮挡的时候，融入时间的概念，可以很大一