【BEV感知】1-BEV感知算法介绍

最新推荐文章于 2024-12-12 17:26:49 发布
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#目标检测 #自动驾驶

本文介绍了BEV感知算法，包括其定义（鸟瞰视角，优点在于尺度稳定、遮挡少），以及它作为将多传感器数据融合并用于车辆自主驾驶中的关键组成部分，涉及的任务如分类、检测和分割。算法模型解释了如何通过数学方法让计算机处理这些输入，如毫米波雷达、激光雷达和相机数据。

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1-BEV感知算法介绍

1 什么是BEV感知算法？

1.1 什么是BEV？

Bird’s-Eye-View，尺度变化小、遮挡小
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1.2 什么是感知？

感知是一种响应模式，比如人脑对外界的响应。

利用感知模型，将多传感器输入统一到bev表征。

1.3 什么是算法？

算法是一种数学模型，帮助计算机理解不同输入，从而实现不同任务。

1.4 什么是BEV感知？

BEV感知是一个建立在众多子任务上的一个概念。包括：分类、检测、分割等。
BEV感知输入包括：毫米波雷达、激光雷达点云、相机图像等。依据输入不同，BEV感知算法有进一步的划分。
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【BEV感知算法概述——下一代自动驾驶感知算法】
weixin_47869094的博客
12-24 3168
2.1 kitti-360数据集kitti-360是一个包含丰富感官信息和完整注释的大规模数据集。我们记录了德国卡尔斯鲁厄的几个郊区，在73.7公里的驾驶距离内，对应超过32万张图像和10万个激光扫描。我们用粗糙的边界基元对静态和动态的三维场景元素进行注释，并将这些信息转移到图像领域，从而为三维点云和二维图像提供了密集的语义和实例注释。为了收集数据，旅行车两边各配备了一个180°的鱼眼相机，前面一个90°的透视立体相机（基线60厘米）。
自动驾驶~BEV感知
whaosoft143ai的博客
12-29 696
写到这里了就再分享个自己觉得有趣的事情，那就是有一件看似很反直觉的事情，单从fusion bev的三个算法来看cmt明显性能不错，速度也可以，其次是bevfusion，最后是transfusion。点评：这是一篇没有开源的文章，和lss一样也是nvidia的工作，也是从2d到3d再投影到bev空间但由于假设沿射线的深度分布是均匀的，这意味着沿相机射线的所有体素都填充与2D空间中单个像素对应的相同特征，所以内存高效速度更快，单从文章看效果比lss要好，号称是第一个用统一框架同时做检测和分割任务的，但没开源。
BEV感知介绍
weixin_41150257的博客
11-17 893
BEV感知是一种将来自多个传感器的数据（如摄像头、激光雷达等）转换为统一的鸟瞰视图表示，并在该视图下进行目标检测、分割、跟踪等任务的技术。这种技术为自动驾驶车辆提供了一个更贴近实际物理世界的统一空间，有助于后续的多传感器融合以及规划控制模块的开发。
BEV感知（1）--BEV感知算法
NPU 研0
01-31 8257
BEV感知算法、BEV开源数据集、BEV感知方法，算法优缺点
BEV-感知-概念
最新发布
qq_41580075的博客
12-12 437
第一个是标签 第二个是截断程度 1 0 第三个是截断的情况 接着是物理里拍摄的角度 接着 2d 检测框的值 左上角 和右下角坐标，，然后是3d的数据 h w l；最后是这个物体的预测概率置信度。
CVPR2022 |BEV感知(自动驾驶感知新范式)| Cross-view Transformers for real-time Map-view Semantic Segmentation
AI-cv-sharer
05-18 2175
Cross-view transformer BEV 内容导航文章信息内容摘要论文方法简介实验数据论文总结和展望 文章信息 文章链接: https://arxiv.org/abs/2205.02833 代码：https://github.com/bradyz/cross_view_transformers 内容摘要 不同于之前的 RepVGG 和 DBB 训练多分枝和测试单分枝（重参数聚合多分枝 conv op 为单分支 conv，有效减少测试时间），文章提出来一种全新的在线重参数方法，在训练过程中也
BEV感知PETR-V1和PETR-V2
m_buddy的博客
11-24 3050
介绍：这两篇文章提出了以位置编码转换（PETR，position embedding transformation）为基础的BEV感知方法，按照方法中组件不同可将PETR划分为V1和V2版本。
深度学习bev感知算法概述
09-21
【深度学习BEV感知算法概述】 深度学习BEV（Bird’s-Eye-View）感知算法是一种先进的技术，它主要用于自动驾驶和智能交通系统中，通过融合多种传感器数据，如毫米波雷达、激光雷达（LiDAR）点云和相机图像，构建出...
BEV感知算法 | M2BEV论文解读
DeepDriving
07-17 1465
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。BEV分割的目标是在BEV框架中对周围环境进行语义分割，比如可行驶区域和车道边界的分割。在一个统一的框架中去感知周围物体和环境的能力是自动驾驶车辆的核心要求，但是现有的基于相机的方法并不适合做360°多任务感知，M2BEV提出一种高效地将多个视角的2D。
4D-BEV 感知算法
百态老人的博客
11-20 592
4D-BEV 感知算法在自动驾驶领域正发挥着重要作用。目前，实现 4D BEV 感知面临诸多挑战，如快速、低成本构建大量高质量 4D BEV 真值数据用于感知的训练和评价，以及有效利用云端实现大规模 BEV 算法的训练、加速、部署、评价等。
BEV感知算法 | FastBEV论文解读
DeepDriving
07-18 1695
FastBEV在M2BEV的基础上对视图变换方法做了一些优化，加入BEVDet4D中的时序融合方法，是一个高性能、推理速度快、部署友好的BEV感知算法。在读FastBEVBEV感知算法 | LSS论文与代码详解BEV感知算法 | BEVDet系列算法论文解读BEV感知算法 | M2BEV论文解读。
BEV感知---BevFusion详解
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03-21 1万+
一种非常经典的多模态融合感知方案叫 BEVFusion。这是一种用于多任务多传感器 3D 感知的高效通用框架。BEVFusion 将相机和 LiDAR 功能统一在共享 BEV 空间中，完全保留几何和语义信息。相机和点云分支没有明显的主次关系，相互独立，结果上又相辅相成。高效、准确的多传感器感知对于自动驾驶汽车的安全至关重要。BEVFusion 将最先进的多传感器融合模型的计算成本降低了一半，并在小而远的物体以及雨天和夜间条件下实现了大幅精度提高。它为安全、稳健的自动驾驶铺平了道路。
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qq_40230900的博客
11-17 1967
自动驾驶 环境感知 综述
万字长文谈自动驾驶BEV感知
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01-05 494
作者|其道大光 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/674854831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【BEV感知】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文prologue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...
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量产级自动驾驶需要对世界进行可扩展的三维推理。随着自动驾驶汽车和其他交通代理在道路上移动，大多数时候推理不需要考虑高度，这使得鸟瞰图 (BEV) 成为一种充分的表示。
史上最全 | BEV感知算法综述（基于图像/Lidar/多模态数据的3D检测与分割任务）...
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多传感器融合的BEV感知算法
12-14
根据引用[1]和引用，多传感器融合的BEV感知算法可以分为前融合和后融合两种方法。 前融合是指将多个传感器的数据在输入到深度学习模型之前进行融合，得到一个统一的输入。这种方法的优点是可以充分利用多个传感器的信息，提高感知精度。但是需要考虑传感器之间的异构性，需要进行数据校准和标定，且计算量较大。 后融合是指各传感器针对目标物体单独进行深度学习模型推理，从而各自输出带有传感器自身属性的结果，并在决策层进行融合。这种方法的优点是不同的传感器都独立进行目标识别，解耦性好，且各传感器可以互为冗余备份。但是后融合也有缺点，当各自传感器经过目标识别再进行融合时，中间损失了很多有效信息，影响了感知精度，而且最终的融合算法，仍然是一种基于规则的方法，要根据先验知识来设定传感器的置信度，局限性很明显。 因此，多传感器融合的BEV感知算法需要根据具体情况选择前融合或后融合方法，并进行数据校准和标定，以提高感知精度。
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