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

01研究意义OccupancyNetwork算法因为可以更好的克服感知任务中存在的长尾问题，以及更加准确表达物体的几何形状信息，而受到来自工业界和学术界越来越广泛的关注。OccupancyNetwork算法本质上是一个3D分割任务，通过将想要感知的3D空间划分成固定大小的体素网格，并让算法去预测每个

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

自动驾驶行业说了什么和没说什么基本上绝大多数方案都默认先会把控制排除出去，也就是说只做从感知到规划这中间的端到端。主要是因为控制这东西每个车不一样感知-->规划-->控制市场-价格-技术整车方面：一汽东风长安小米蔚来理想小鹏上汽广汽

自动驾驶感知中BEV的景物表示方法附赠自动驾驶最全的学习资料和量产经验：链接1LearningtoLookaroundObjectsforTop-ViewRepresentationsofOutdoorScenes，arXiv1803.10870本文在鸟瞰图中估计遮挡情况下的语义场景layout。这个具有挑战性的问题不仅需要对3D几何

BEV全称为Bird's-EyeView，即鸟瞰视角，是一种用于描述车辆周围环境感知数据的术语，尤其在自动驾驶领域非常常见。BEV将传感器收集到的数据转换成类似地图的俯视图，通常以网格形式展示车辆周围的障碍物、车道线等信息，这样便于系统对周围环境进行高精度的理解和规划决策。它有助于提

 defnms_bev(boxes,scores,thresh,pre_max_size=None,post_max_size=None):"""NMSfunctionGPUimplementation(forBEVboxes).TheoverlapoftwoboxesforIoUcalculationisdefinedastheexactoverlappingareaofthetwo

BLOS-BEV：导航地图助力BEV分割实现200米超远感知新SOTA早期，由于感知算法模型的感知能力还比较有限，在城市中的自动驾驶车辆通常都需要依赖高精地图（High-Definition，HDMap）来提供丰富和精确的道路信息，比如道路的拓扑结构，停止线，车道线曲率等相关路况信息。但由于高精地图的采集和

一、问题在使用libevent实现websocket服务器时，发生了并发访问的问题。服务器程序功能主要包括实时响应Websocket客户端的控制请求，同时发送温度到客户端。现象：不加上温度发送功能时，程序正常运行加上温度发送功能后，就会出现段错误，而且检查后发现bufferevent并不为空二、原因

在生成BEVfeature时的scatter:nx=int((point_cloud_range[3]-point_cloud_range[0])/voxel_size[0])#Createthecanvasforthissamplecanvas=torch.zeros(self.in_channels,self.nx*self.ny,dtype=voxel_features.dtype,device=voxel_featu

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