因为ego发生了旋转和位移，所以车上所有传感器的外参都将变化，所以把上述中的数据增强称为外参扰动。 核心原则就是：把GT和bev的referencepoints统一到ego_new坐标系下。GT变换：把原来在ego坐标系下的GT，变换到ego_new坐标系下，即【ego_new坐标系下的坐标值】=【ego2ego_new】【e

文章目录一、使用docker创建环境1.1创建容器1.2在容器中安装常用的包1.3安装miniconda1.4安装Pytorch二、环境配置2.1下载源码2.2安装mmcv-full2.3安装mmdet和mmseg2.4从源码安装mmdet3d2.5安装Detectron2和Timm2.6下载预训练模型三、数据准备3.1下载数据集

写在前面：对于BEVFormer算法框架的整体理解，大家可以找到大量的资料参考，但是对于算法代码的解读缺乏详实的资料。因此，本系列的目的是结合代码实现细节、在tensor维度的变换中帮助读者对算法能有更直观的认识。本系列我们将对BEVFormer公版代码（开源算法）进行逐行解析，以结合代码理解

​作者：杨一飞写在前面：关于OE包内参考算法的使用，地平线已经释放了大量文档指导用户完成各类模型的训练、校准、量化、定点过程，但其中有些细节可能会对不是特别熟悉算法工具链的客户造成困扰，本文档致力于消除参考算法使用过程中所有可能存在的模糊操作，引导初学者快速上手参考算

写在前面：对于BEVFormer算法框架的整体理解，大家可以找到大量的资料参考，但是对于算法代码的解读缺乏详实的资料。因此，本系列的目的是结合代码实现细节、在tensor维度的变换中帮助读者对算法能有更直观的认识。本系列我们将对BEVFormer公版代码（开源算法）进行逐行解析，以结合代码理解

写在前面：关于OE包内参考算法的使用，地平线已经释放了大量文档指导用户完成各类模型的训练、校准、量化、定点过程，但其中有些细节可能会对不是特别熟悉算法工具链的客户造成困扰，本文档致力于消除参考算法使用过程中所有可能存在的模糊操作，引导初学者快速上手参考算法，在实操中树立

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