直播分享！如何生成多视角且可控的BEV感知数据？（中科大&旷视）

最新推荐文章于 2025-05-10 10:45:23 发布
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今天自动驾驶之心邀请来了中科大在读博士&旷视研究院实习生—文昱晴！为大家分享旨在生成多视角且可控的驾驶场景视频的创新方法！！！

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直播作者为『自动驾驶之心知识星球』特邀嘉宾，PPT和视频将在星球内公布！海报内添加小助理领取直播PPT哦~

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多机协同文献调研（更新中，纯做笔记，自用）
zhangzhao147的博客
09-27 2207
关键词：ultiview Detection 多视图检测，https://blog.youkuaiyun.com/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/123766663，多视角融合检测多视角目标检测参考帖子1：https://www.zhihu.com/question/651573920/answer/3468794482?综述：3D object detection for autonomous driving: A comprehensive survey。
51c自动驾驶~合集41
whaosoft~aiotの开发板商城
12-17 1559
现有激光雷达语义分割的SOTA方法通常包含专门为机械旋转激光雷达设计的归纳偏置。这限制了模型在其他类型激光雷达技术中的通用性，并使超参数调整变得更加复杂。为了解决这些问题，上海交通大学团队提出了一种通用的框架SFPNet，用稀疏焦点机制代替窗口注意力机制，以适应市场上流行的各种类型的激光雷达。SFPNet能够提取多层上下文信息，并使用门控机制动态聚合不同层次的信息。作者还提出了一种针对工业机器人应用场景的新型混合固态激光雷达语义分割数据集S.MID。
BEV蒸馏来了！BEVDistill：用于多目3D目标检测的跨模态BEV蒸馏
CV_Autobot的博客
11-04 2247
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！ICLR2023双盲审中论文链接：https://openreview.net/forum?id=-2zfgNS917摘要基于多视图的三维目标检测是视觉场景理解的基础和挑战性任务。多视图（multi-view)三维目...
【亲测免费】 **潘多拉（Panacea）：自动驾驶领域的全景可控视频生成神器**
gitblog_00003的博客
06-22 636
潘多拉（Panacea）：自动驾驶领域的全景可控视频生成神器 项目介绍 在自动驾驶领域探索的道路上，数据模拟与环境重现成为了不可或缺的一环。**潘多拉（Panacea）**正是为此而生的一款划时代的开源工具，它能够实现多视角且可控制的视频生成，旨在为自动驾驶系统提供更加丰富和真实的训练素材。这一前沿技术由来自中国科学技术大学、旷视科技以及Mach Drive的研究团队共同研发，其核心价值在于填补了...
刷爆了！迈驰&旷视最新MCTrack：KITTI/nuScenes/Waymo三榜单SOTA（附招聘）
CV_Autobot的博客
10-31 1678
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我->领取自动驾驶近15个方向学习路线今天自动驾驶之心为大家分享迈驰&旷视等团队最新的工作—MCTrack！问鼎三大榜单。如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询>>点击进入→自动驾驶之心『目标跟踪』技术交流群论文作者|Xiyang ...
从浪潮登顶NuScenes榜首解读自动驾驶AI感知技术的发展
优快云云计算
12-07 956
从浪潮登顶NuScenes榜首解读自动驾驶AI感知技术的发展
ICML‘25 | Bring Reason to Vision：通过模型合并理解感知和推理~
CV_Autobot的博客
05-10 232
除此之外，还和数十家自动驾驶公司建立了1v1内推渠道，简历直达！星友们也都是卧虎藏龙，主要来自地平线、蔚来、小鹏、理想汽车、AI Lab、商汤科技、旷视科技、百度、阿里、网易、Momenta、Intel、Nvidia、赢彻科技、图森未来、智加科技、AutoX、大疆、上汽、集度、斑马、华为等业界知名公司，以及苏黎世理工、卡耐基梅隆大学、普渡大学、东京大学、香港中文大学、香港科技大学、香港大学、清华大学、上海交大、复旦大学、浙江大学、中科大、南京大学、东南大学、同济大学、上海科技大学、哈工大等国内外知名高校；
CVPR2024自动驾驶挑战赛获奖作品汇总
CV_Autobot的博客
07-06 2313
编辑| 具身智能之心点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『行业前沿』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文2024CVPR自动驾驶国际挑战赛是由上海人工智能实验室联合清华大学、图宾根大学、美团等国内外高校和科技企业共同举办的比赛。大赛围绕当下自动驾驶前沿技术、实践落地场景难题等共设置7个赛道。202...
51c自动驾驶~合集4
whaosoft~aiotの开发板商城
10-31 1733
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12413878迈驰&旷视最新MCTrack：KITTI/nuScenes/Waymo三榜单SOTA1. 写在前面&出发点自2016年SORT[1]算法提出以来，多目标跟踪任务已经经历了多年的发展，从最初的TBD(Tracking-By-Detection)范式发展到TBA(Tracking-By-Attention), JDT(Joint-Detection-Tracking)等范式，从单模态到多模态跟踪，从2D跟踪发展到
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
12-06
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，通过Matlab代码实现对两种定位方式在带延迟情况下的性能进行分析与比较。研究重点在于多传感器融合算法的应用，特别是扩展卡尔曼滤波（EKF）在UWB-IMU系统中的融合定位效果，旨在提升定位精度与鲁棒性。文中提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步优化算法，适用于需要高精度室内定位的科研与工程应用场景。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事无线定位、传感器融合或导航系统研究的科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究UWB与IMU融合定位的技术优势；②对比分析UWB单独定位与UWB-IMU联合定位的精度差异；③掌握EKF在多传感器融合中的实现方法； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验，重点关注数据预处理、滤波算法实现及定位误差分析部分，可通过调整噪声参数或引入实际测试数据来验证算法的适应性。
YatMn_manus-credit-manager_23160_1764953278723.zip
12-06
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一个基于Objective-C语言开发的iOS原生应用程序项目专注于构建高性能稳定且用户体验流畅的移动端解决方案涵盖从基础UI组件到复杂业务逻辑的全栈实现_包含核心模块如用户.zip
最新发布
12-06
一个基于Objective-C语言开发的iOS原生应用程序项目专注于构建高性能稳定且用户体验流畅的移动端解决方案涵盖从基础UI组件到复杂业务逻辑的全栈实现_包含核心模块如用户.zip
跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）
12-06
跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析，重点研究其在电力系统中的动态响应特性及控制策略优化问题。通过构建基于Simulink的仿真模型，对逆变器在不同工况下的小信号稳定性进行建模与分析，识别系统可能存在的振荡风险，并提出相应的控制优化方法以提升系统稳定性和动态性能。研究内容涵盖数学建模、稳定性判据分析、控制器设计与参数优化，并结合仿真验证所提策略的有效性，为新能源并网系统的稳定运行提供理论支持和技术参考。; 适合人群：具备电力电子、自动控制或电力系统相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事新能源并网、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 分析跟网型逆变器在弱电网条件下的小干扰稳定性问题；② 设计并优化逆变器外环与内环控制器以提升系统阻尼特性；③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制策略的有效性；④ 支持科研论文撰写、课题研究或工程项目中的稳定性评估与改进。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Simulink仿真模型，深入理解状态空间建模、特征值分析及控制器设计过程，重点关注控制参数变化对系统极点分布的影响，并通过动手仿真加深对小干扰稳定性机理的认识。
阳极上挂18937762
12-06
阳极上挂18937762
MySQL数据库管理系统从零开始到精通部署与运维全流程指南_涵盖MySQL社区版安装包下载步骤详解Windows与Linux双平台环境配置教程系统服务注册启动停止重启命令操作故障排.zip
12-06
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一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法.pdf
12-06
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Ansible自动化MySQL部署与配置管理项目_提供基于AnsiblePlaybook的MySQL多模式自动化安装脚本支持主从复制测试环境部署及MySQLGroupRe.zip
12-06
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这是一个基于Nextjs框架与React库使用TypeScript开发并采用TailwindCSS进行样式设计的现代化Web应用程序项目_它专注于通过互动式二选一选择题形式系统性.zip
12-06
这是一个基于Nextjs框架与React库使用TypeScript开发并采用TailwindCSS进行样式设计的现代化Web应用程序项目_它专注于通过互动式二选一选择题形式系统性.zip
基于Python的图书借阅销售管理系统设计与数据库实现
12-06
2023年度Web应用开发技术课程设计成果——图书借阅与销售综合管理系统及配套数据库SQL文件。本资源包含完整项目源码，为个人毕业设计作品，所有代码均通过严格测试，确保运行稳定可靠。在毕业答辩环节中，该项目获得评审平均分96分的优异成绩。 项目代码结构清晰，功能模块完整，已在实际运行环境中验证无误。系统适用于计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等相关专业的在校师生及行业从业人员参考学习，也可作为初学者技术提升的实践案例。此外，本项目可作为毕业设计、课程设计、学期作业或项目初期原型开发的参考模板。 具备一定编程基础的用户可在此基础上进行功能扩展与定制修改，以适应不同的应用场景需求，包括但不限于毕业设计、课程实践及作业提交等用途。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
如何将 Qwen-VL 的视觉特征与 BEV 感知模块结合？
08-06
Qwen-VL 提取的视觉特征具有丰富的语义信息，可以与 BEV（Bird's Eye View，鸟瞰图）感知模块结合，以增强感知系统的语义理解能力。这种结合通常用于自动驾驶、机器人导航等任务中，以提升对周围环境的精准建模。以下是结合的基本思路： ### 1. **视觉特征提取** 使用 Qwen-VL 的视觉编码器从多视角图像中提取高层语义特征。这些特征可以包含物体类别、颜色、纹理等信息。 ### 2. **BEV 特征构建** BEV 感知模块通常将图像特征通过视图变换（如 LSS、IPM 等方法）转换为鸟瞰图表示。此时可以将 Qwen-VL 提取的图像特征作为输入，送入 BEV 转换模块。 ### 3. **特征融合** 将 Qwen-VL 的语义特征与 BEV 模块中的空间特征进行融合。可以采用以下方式： - **逐元素相加或拼接**：将 Qwen-VL 的特征与 BEV 特征在通道维度上融合。 - **注意力机制**：使用交叉注意力机制，让 BEV 特征关注图像中关键区域。 - **多模态融合**：结合语言描述或其他模态信息，提升 BEV 感知的语义能力。 ### 4. **下游任务应用** 融合后的 BEV 特征可用于目标检测、语义分割、轨迹预测等任务。 ```python # 示例伪代码 import qwen_vl from bev_module import BEVTransformer # 加载 Qwen-VL 视觉编码器 vision_encoder = qwen_vl.load_pretrained("Qwen-VL").vision_encoder bev_model = BEVTransformer() # 多视角图像输入 multi_view_images = [img1, img2, img3, img4] # 假设为前、后、左、右四个视角图像 # 使用 Qwen-VL 提取多视角特征 multi_view_features = [vision_encoder(img) for img in multi_view_images] # 转换为 BEV 特征 bev_features = bev_model(multi_view_features) # 可选：将 BEV 特征用于目标检测或语义分割 detections = detector(bev_features) ``` --- ### 总结 将 Qwen-VL 的视觉特征与 BEV 感知模块结合，可以显著提升感知系统对复杂场景的理解能力，尤其在遮挡处理、语义理解等方面具有优势。
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