AUTOSAR从入门到精通-【自动驾驶】BEV感知（三）

目录

前言

几个高频面试题目

如何提升BEV感知精度？

3.2.1. 优化云端三维重建和标注模型

3.2.2. 增加训练数据量

3.2.3. 优化车端网络架构

BEV感知和基于BC方法的区别

一、应用领域

二、技术原理

三、实现方式

算法原理

BEV的发展历史

什么是BEV感知？

为什么需要BEV感知？

BEV算法分类

基于几何的方法

基于深度的方法

基于MLP的方法

基于Transformer的方法

BEV 视觉感知流程

Attention 表达效率

BEV空间内中融合的优势

1.5.1. 跨摄像头融合和多模融合更易实现

1.5.2. 时序融合更易实现

1.5.3. 可“脑补”出被遮挡区域的目标

1.5.4. 更方便端到端做优化

发展趋势与挑战

BEV感知在量产落地中面临的挑战

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前言

BEV 空间所具有的独特的优势以及我们常见的 BEV 感知算法的一个分类，我们提到 BEV 感知算法可以分为 BEV LiDAR 也就是点云类，还有 BEV Camera 图像类，还有 BEV Fusion 融合类。我们也讲过，无论哪种方法做 BEV 感知算法，设计的核心都是围绕转换模块进行的，那也就是说如何把不同输入的数据统一的映射到 BEV 空间当中，无论是检测任务，分割任务还是轨迹预测任务均是基于已建立的这个 BEV 空间去进行的，所以转换模块是尤其重要的。

几个高频面试题目