BEV的上下求索之路 | 智加提出DualBEV：基于双向统一权重的BEV检测（ECCV'24）

最新推荐文章于 2025-03-16 00:01:32 发布
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今天自动驾驶之心邀请来了智加科技算法工程师—李沛东！为大家分享ECCV 2024接收的工作DualBEV！

如果您有兴趣分享相关学术成果，请联系AIDriver002！

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Dual-BEV Nav: Dual-layer BEV-based Heuristic Path Planningfor Robotic Navigation in Unstructured Ou
weixin_45800242的博客
04-30 820
具备强环境适应性的路径规划在非结构化户外环境中的机器人导航任务中发挥着至关重要的作用，尤其是在位置和地图信息质量较低的情况下。机器人的路径规划能力依赖于对全局与局部地面区域通行性的识别。在真实场景中，户外开放环境的复杂性使得机器人难以识别缺乏明确结构的地面区域的通行性。此外，现有方法鲜有分析在非结构化户外场景中整合局部和全局通行性识别的问题。为解决这一问题，我们提出了一种新颖的方法——。首先，我们将鸟瞰图（BEV）表征引入局部规划，以生成高质量的可通行路径。
【ECCV 2024】智加科技提出统一双向BEV特征构建的视觉SOTA感知算法DualBEV论文解读
FelixTea的博客
10-10 1244
作者提出了一种同时考虑了双向BEV特征构建流程的视觉3D目标检测算法DualBEV，在nuScenes数据集上实现了55.2%的mAP和63.4%的NDS，超过了现有的单向BEV构建算法BEVDepth、BEVFormer以及双向BEV构建算法FB-BEV。
DualBEV
whaosoft143ai的博客
03-15 577
在多帧方法中，它在mATE、mASE、和mAAE上也展现了较强的性能，特别是在mAOE上有明显的改善，显示出其在估计物体方向上的优势。针对这些问题，论文提出了一种统一的特征转换方法，适用于2D到3D和3D到2D的视觉转换，通过三种概率测量来评估3D和2D特征之间的对应关系：BEV概率、投影概率和图像概率。与多阶段的精细化（Refine）策略相比，单阶段的添加（Add）策略和DFF模块都能取得更高的NDS，而DFF在mAP上也有轻微的提升，这表明DFF作为一种单阶段的融合策略，在效率和性能上都是有益的。
【论文笔记】DualBEV: CNN is All You Need in View Transformation
weixin_45657478的博客
05-11 1230
DualBEV: CNN is All You Need in View Transformation
CNN王者归来 | DualBEV：大幅超越BEVFormer、BEVDet4D，开卷！
CV_Autobot的博客
03-20 907
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『BEV感知』技术交流群论文作者|Peidong Li编辑 | 自动驾驶之心写在前面&笔者的个人理解这篇论文探讨了在自动驾驶中，从不同视角（如透视图和鸟瞰图）准确检测物体的问题，特别是如何有效地从透视图（PV）到鸟瞰图（BEV）空间转换特征，这一转换是通过视觉转...
(BEV论文精读2)ECCV 2022|BEV经典之作：BEVFormer
qq_55794606的博客
02-02 1642
BEVFormer 利用空间和时间信息,通过预定的网格状 BEV 查询向量与空间和时间域交互。为了聚合空间信息,我们设计了一个空间交叉注意力,每个BEV查询向量从跨相机视图的感兴趣区域提取空间特征。对于时间信息,我们提出了一种时间自注意力来递归融合历史 BEV 信息。我们的方法在nuScenes测试集上的 NDS 指标达到了最新的 56.9%,比之前的最佳技术高出 9.0 分,与基于 lidar 的基线性能相当。
【计算机视觉】基于IPM的BEV图像生成算法：相机内外参标定及应用场景优化
05-10
内容概要：本文详细介绍了基于逆透视变换（IPM）生成鸟瞰图（BEV）图像的技术实现。首先定义了CameraParams结构体来存储相机的内外参及BEV参数，包括焦距、主点、俯仰角、相机高度等。接着，通过computeIPMmatrix...
目标跟踪-基于YOLO目标检测实现的BEV鸟瞰图目标跟踪算法-附项目源码+流程教程-优质项目实战.zip
03-29
目标跟踪_基于YOLO目标检测实现的BEV鸟瞰图目标跟踪算法_附项目源码+流程教程_优质项目实战
智能汽车基于BEV+Transformer的传感器融合架构：多模态感知系统设计与数据闭环优化
12-04
传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求，而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合，在保证感知精度的同时兼顾算力可行性，显著提升复杂场景下的鲁棒性与...
论文精翻：DualBEV:CNN is All You Need in View Transformation
Fan_xian_sheng的博客
04-02 2426
论文：DualBEV:CNN is All You Need in View Transformation作者：苏州智驾科技论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.05402v1论文代码链接：https://github.com/PeidongLi/DualBEV重点参考论文：Simple-BEV，HeightFormer，FB-BEV，SA-BEV，BEVPoolingV2，BEVDepth，BEVFormer这篇论文在视图变换上有相当的参考价值 基于相机的鸟瞰图（B
来了！ECCV 2024自动驾驶论文汇总~
CV_Autobot的博客
07-21 2235
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ECCV 2024放榜有一段时日了！自动驾驶之心一直在做汇总，今天就为大家分享自动驾驶领域相关的优秀工作！>>点击进入→自动驾驶之心『ECCV2024』技术交流群编辑 | 自动驾驶之心汇总链接：https://github.com/autodriving-heart/ECCV-2024-Papers...
对话智加科技李沛东！端到端时代下的自动驾驶感知如何演进？
CV_Autobot的博客
03-16 231
我们的并没有测试过这个，但是我觉得整体如果它是一个这种perception planning的框架的话，这个完全是可以利用类似的思路，也就是说按需感知，我并不需要做全量的感知。同时可能我们也可以做更好的世界模型，当然可能是隐式的，并不是显示的世界模型。但刚才也可以看到我们在carla上的指标，不管是这个数值的指标还是居中，我们放的这个维度的性能可以看出来都非常的好。比如刚才我们也提到，可能随着世界模型做的越来越好，它会跟这种端到端的模型达到一个共同互相迭代，相辅相成，然后都做的越来越好的一个地步。
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
最新发布
12-05
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的分散式优化策略，用于解决电动汽车充电站的有序充电调度问题，重点结合分时电价机制进行优化，并提供了Matlab代码实现方案。该方法旨在通过分散式计算降低集中控制的复杂性，提升充电调度的经济性和电网稳定性，适用于大规模电动汽车接入场景下的充电管理。; 适合人群：电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究人员及研究生，具备一定Matlab编程能力和优化算法基础的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究电动汽车充电调度在分时电价下的优化模型；②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法在电力系统优化中的结合应用；③实现分散式优化算法以提升充电站运行效率与电网互动能力； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，同时参考文中提到的优化方法与其他电力系统调度案例进行对比分析，以增强对分散式优化架构的理解与应用能力。
Anaconda：NumPy数组操作教程PDF
12-05
1.1.1步骤与说明 1.访问 Anaconda 官网:首先，访问Anaconda的官方网站(https://www.anaconda.com/products/distribution/)。 2.选择下载版本:根据你的操作系统(Windows,macOS,或Linux)，选择合适的Anaconda 安装包。 3.下载并安装:下载完成后，运行安装程序并按照提示完成安装。确保在安装过程中选择将Anaconda添加到系统路径中。
MATLAB主动噪声和振动控制算法-对较大的次级路径变化具有鲁棒性
12-05
MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要：本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法，该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法，重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略，提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度，适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外，文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容，涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员，尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标：①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域；②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力；③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持； 阅读建议：建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验，深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性，并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
JavaScript模块化实战
12-05
本书深入探讨JavaScript模块化编程，从基础概念到企业级架构设计，涵盖模块模式、增强技术、沙箱机制与核心模块构建。通过一个单页应用的完整实现，展示如何打造可维护、可扩展、高内聚低耦合的前端系统。结合MV*架构、自动化测试与AMD/CommonJS/ES6模块标准，帮助开发者摆脱全局污染，掌握现代前端工程化核心技能。适合有一定JavaScript基础、追求架构思维提升的开发者阅读与实践。
iOS+allure+poco+airtest框架，一键执行
12-05
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elasticsearch-analysis-pinyin-7.17.27.zip
12-05
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面向固有无序区域短肽的小样本序列构象功能可解释机器学习分析管线项目_固有无序区域IDR短肽单体构象系综NMR解析聚集动力学曲线小样本分析机制导向结构功能解析机器学习工作流_.zip
12-05
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simple-bev权重文件下载指南：包含rad与rgb压缩包
资源摘要信息:"simple-bev权重文件" 知识点一：简单背景估计（simple-bev） - “simple-bev”这一术语通常指的是一种用于计算机视觉和机器学习领域的技术或模型，用于进行简单背景估计。在计算机视觉中，背景估计...
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