通过最近的nuScenes的Leaderboard榜单可以看出，基于纯视觉的感知算法取得的性能（0.668）已经逐渐向纯激光雷达的算法性能逼近。YOLO进军BEV感知！YOLO+BEV在实时检测上尝试 同时，多个传感器融合的感知算法由于汇聚了不同传感器的优势（相机传感器采集的图像提供丰富的语义信…

本文首发于公众号【DeepDriving】，欢迎关注。 1. 前言 自动驾驶感知系统中有两个很重要的任务：3D目标检测和BEV分割。传统的3D目标检测主要依赖于激光雷达输出的点云，但是使用激光雷达的成本比较高，另一个选择是使用多个相机的图像作为输入去实现车身周围360的目标检测任务…

这有可能是更的最长的文章系列了，先说为什么，一方面是看到分割大模型对小模型的提升效果需要时间，另一方面是之前对自动驾驶的BEV算法做了很长时间的预研，自己也应该好好梳理一下了。 （很多事情都是环环相扣&#xff0…

参考：https://towardsdatascience.com/monocular-birds-eye-view-semantic-segmentation-for-autonomous-driving-ee2f771afb59 有源传感器（lidar or radar）得到的数据，天然就是一种bev表示（x-y平面）； 如何利用环视图像可以得到bev？ 2D图像本质上是3D空间在2D平面上的投…

一早装着系统jetsonnx的然后在搬运 大佬们勿怪啊 自家学习用 关于BEV感知的最新工作，并对不同解决方案进行了深入分析。此外，还描述了行业中BEV方法的几个系统设计，介绍了一整套实用指南，以提高BEV感知任务的性能，包括…

文章目录 1. 显示Bev方法介绍1.1 2D to 3D: LSS-based1.1.1 优点1.1.2 缺点1.2. 3D to 2D: BevFormer1.2.1 缺点1.2.2优点1.3 常见的Bev感知的问题2. Sparse query2.1 PETRv12.1.1 创新点2.1.2 位置编码生成2.1.3 object query初始化实验对比2.2 PETRv22.2.1 时序对齐2.2.2 Fea…

文章目录 1. LSS-Based1.1 BevDet1.2 BevDepth1.3 BevStereo1.4 SoloFusion1.4 VideoBev1.5 总结2. Bev IPM Based（3D to 2D）2.1 Bevformer v12.1 Bevformer v22. sparse query2.1 petr v12.2 petr v22.3 stream petr2.4 DETR 3d2.5 sparse4Dsparse4D v11. LSS-Based 1.1 Be…

文章目录 1. 数据采集方案1.1 传感器方案1.2 数据同步2. 标注方案2.1 标注注意项2.2 4d 标注(时序)2.2.1 4d标签制作2.2.2 时序融合的作用2.2.2.1 时序融合方式2.2.2.2 时序融合难点2.2.2.2 时序实际应用情况3. 复杂车道线解决3.1 split 和merge车道线的解决3.2 大曲率或U形车道…

随着自动驾驶技术的不断发展，基于摄像头的感知系统已成为关键，而Bird’s Eye View (BEV)大模型在其中发挥着重要作用。BEV大模型是一种将摄像头捕捉到的2D图像转换为自上而下视角的3D感知的技术，使得车辆能够更好地理解周围环境。 BEV大模型…

Work： 有效的BEV编码器设计，减少了体素特征图的空间维度。 一种动态方框分配策略，使用学习匹配来分配带锚的地面实况3D方框。 BEV中心度重新加权，用更大的权重来增强更远处的预测大规模2D检测预训练和辅助监督。我们表明&#xf…

视频链接：【手撕BEVFormer】6小时跟着博士学会基于transformer的自动驾驶BEV视觉感知！让你感受上帝视角的光环！视觉地理定位/深度学习/人工智能_哔哩哔哩_bilibili 参考链接：一文读懂BEV空间内的特征级融合_九章智驾的博客-CSDN博…

本文介绍一篇视觉BEV3D检测模型: Fast-BEV，论文收录于 NeurIPS2022。 目前大多数现有的BEV感知方案要么需要相当多的资源来执行车端推理，要么性能不高。本文提出了一种简单而有效的框架，称为Fast-BEV，它能够在车载芯片上执行更快…

本文来自自动驾驶之心知识星球的国内首个BEV感知全栈系列学习教程 什么是BEV？ ----> 上帝视角 Bird’s-Eye-View，鸟瞰图（俯视图）尺度变化小 （离相机远的尺度比较小，离相机近的尺度比较大，比…

BEV，全称为Bird’s-Eye-View，即鸟瞰视图，是一种从上方观察对象或场景的技术。在自动驾驶领域，BEV感知技术通过传感器（如摄像头、雷达、LiDAR等）收集的数据，将这些数据转换为从上方看的视角&…

A Simple Baseline for BEV Perception Without LiDAR 本文介绍一篇简单的BEV语义分割模型，这篇文章出彩的是消融实验部分，分析了哪些因素对BEV语义分割影响比较大，此外还分析了如何更好使用Radar数据提高感知性能。 项目链接为：…

前言一、相关参数设置二、LSS算法前向过程 1.整体步骤2.创建视锥3.坐标变换4.视锥点云特征5.VoxelPooling 5.1 cumsum_trick(池化累积求和技巧):5.2 VoxelPooling总结 前言 目前在自动驾驶领域，比较火的一类研究方向是基于采集到的环视图像信息去构建BEV视角下的特征…

BEV核心思想 将相机视角转化为BEV视角下，解决相机视角缺失深度的问题。 问题的关键在于如何从相机视角转化为BEV视角。 经典方法： 2D到3D LSS。Lift Splat Shoot。经典方案。后续工作CaDNN、FIERY、BEVDet、BEVFusion、BEVDepthPseudo-Lidar。使用伪点…

本文转载与大佬~~~ 扩散模型+BEV太强 | Diffusion BEV感知，小目标+遮挡都得到缓解 鸟瞰视角（BEV）是自动驾驶车辆（AVs）中最广泛使用的场景表示之一，因为它非常适合下游任务。为了提高AVs的安全性，在BEV中建模感知不确定性至关重要。最近，基于扩散的方法为视觉感知的不…

参考： BEV-LaneDet 仿射变换与投影变换 逆透视变换详解 及 代码实现（一） 线性变换加平移变换等于仿射变换，仿射变换属于透视变换的子集。 透视投影等价于中心投影，透视变换等价于中心投影变换。 计算机视觉中&#xf…

文章目录 1.基础知识概述1.1detr算法1.2Lss算法2.Bev算法详解2.1detr3D2.2Bevformer2.3Bevdet2.4Bevdet4d2.5Petr2.6Bevdepth3 性能对比 1.基础知识概述 1.1detr算法 Detr算法是一种基于transformer的图像检测算法（对标yolo） 如上图所示，…