BEVDet/BEVDepth/BEVFormer/BEVFusion各有什么优缺点？

最新推荐文章于 2025-09-30 14:14:41 发布

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#人工智能 #计算机视觉

自动驾驶量产需要对环境进行3D感知。大多数时候，智能汽车在道路上行驶时不需考虑高度，这使得BEV感知成为一种充分的表示。以往2D检测需要大量手工规则的Sensor Fusion才能升维到 3D，因此对于相机感知模块而言，转向BEV将收益巨大！在众多的自动驾驶方案中，基于BEV感知的算法以其模态融合简易、优化方式简单，无疑成为当前自动驾驶技术风向标之一，在未来几年甚至更长一段时间内影响工业界和学术界。

BEV感知相当于给自动驾驶开启了“上帝视角”，能够让车辆无遮挡的“看清”道路上的实况信息，在BEV视角下统一完成感知和预测任务。当下不少的研究机构和各大车企都在推动BEV方案的落地，基于来自传感器输入层、基本任务和产品场景的不同组合，可以给出相应的BEV算法，例如，BEVFormer属于纯摄像机路线的算法，从多个摄像机获取图像信息来执行多种任务，包括3D目标检测和BEV地图分割等。BEVFusion设计了一个BEV空间的多模态融合策略，同时使用摄像机和LiDAR作为输入完成3D检测和跟踪任务。在BEV感知算法出现之后，整个自动驾驶感知模块趋向形成统一，简洁，高效的端到端结构。此外，不仅仅是感知模块，甚至基于BEV进行的规划决策也是学术界研究的方向。

许多同学在刚学习BEV感知算法的时候往往不知道如何下手，大多数人不清楚网络设计、空间转换、后处理解析也是一头雾水、如何选择损失函数与模型方案也难倒了一大批人！

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课程大纲

在深入调研大家的需求后，我们选择了行业几乎所有主流BEV算法（纯视觉+多传感器融合方案），从0到1为大家详细展开网络结构设计、算法优化、实战等方方面面，内容非常详细！最适合刚入门的小白以及需要在业务上优化算法的同学，大纲如下:

主讲老师

柒柒，自动驾驶之心前沿技术研究团队成员，上海交通大学在读博士，深耕自动驾驶算法领域多年。在CVPR，ECCV，ACM MM，TCSVT，TITS等计算机视觉、智能交通领域发表多篇论文，在自动驾驶算法设计、模型优化部署方面有着丰富的落地经验。此外，汽车人也为学员提供了专门的课程答疑群。自开课以来，好评如潮！