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我也要
之所以是-1，是因为大概率1篇文章写不完，但是又不知道应该用几篇来说事，先写着看
按照惯例，上论文地址：2203.17270v1.pdf (arxiv.org)
什么是BEV， Bird's -Eye-View的意思，就是鸟瞰
比如稍微传统一些的自动驾驶，大部分的实现。如果靠纯CV的方案的话，那么基本上不管你做什么下游任务，物体检测也好，还是分割图像也好，就看到你眼前这一块，或者说摄像头里这一块视野，然后分别对自己摄像头里的任务产生的结果做决策
鸟瞰就不一样了，让你能开上帝视角，参见特斯拉的那种行驶界面
如上图所示，中间的图才配称得上是鸟瞰图，它可以感知周遭的一切环境，无死角的感知，进而来实现最合理的驾驶action（和高精地图的方案是不一样的，高精地图只有对主观路况的呈现，记得是主观路况的呈现，而不是感知，同时如果不配合雷达或者其他的方案是无法对同一物理时间的周遭其他对象进行感知的）
下面说它的实现方式
BEVFormer论文笔记（详细版）
这是一篇BEVFormer的论文阅读笔记。3D视觉感知任务对于自动驾驶系统至关重要，为此作者提出了BEVFormer。BEVFormer使用时空学习统一的BEV表示以支持多个自主驾驶感知任务。BEVFormer通过预定义的网格形状的BEV queries与空间和时间进行交互，从而利用空间和时间信息。为聚合空间信息，作者设计了一个空间交叉注意力，即每个BEV从摄相机视图中的感兴趣区域中提取空间特征。由于该模型结合了时序信息，所以对于速度估计和被遮挡物体的识别问题都有很大改善，性能远超其他基于相机的模型。
用BEVformer来卷自动驾驶-2
比如针对左上角视角的摄像头a。比如上图看2维空间的一个自西向东行驶的汽车，它的座舱位置在T-1时刻和T1时刻是覆盖在不同的像素点之下的，T-1时刻座舱玻璃是绿色的像素点，T时刻是粉丝的像素点，我们要开启BEV上帝视角，就自然要设定一个偏移量，比如T-1到T时刻，座舱的像素点取数据要在X轴上加a。又或者你拿着这些做分割或者其他的下游任务，那也是手到擒来了，现在的主流本来就是同一个共享的特征空间，不同的下游任务，愿意做啥做啥，打个比方就好像打游戏时候别人还在新手村探索地图，而你已经开挂了，知道所有藏宝的位置。
【传知代码】BEVFormer详细复现方案（论文复现）
本文介绍了一种新的框架——BEVFormer，用于学习具有时空Transformer的统一BEV表征，以支持多个自动驾驶感知任务。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，作者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，作者提出了一种时间自注意力来递归融合历史BEV信息。
BEVFormer论文解读
相比于雷达点云，相机部署成本低，能够识别远距离物体与基于视觉的路面元素如交通灯等。相比于单目框架，BEV视图提供了对整体场景的表示，并且能很好地反映物体的尺度与位置信息。此外，BEV空间能够作为一个理想的中介来联系时空间，时间信息能够帮助我们推理物体的运动状态以及识别被遮挡的物体，而在自动驾驶任务中，物体变化速度快且实时性要求高，简单堆叠多帧BEV特征不是最优的。
自动驾驶---感知模型之BEVFormer
BEVFormer是一种基于鸟瞰图（BEV）视角的Transformer架构，用于解决自动驾驶感知任务的挑战。它通过多传感器编码器处理摄像头和激光雷达数据，利用BEV查询向量作为桥梁，结合时空交叉注意力机制实现多视角特征融合。该模型包含ResNet骨干网络、核心的时空注意力模块以及多种任务头（如目标检测、占用网格预测等），能够有效处理遮挡问题并提供全局场景理解。尽管效果显著，BEVFormer仍面临计算复杂度高、数据依赖性强等挑战。该模型为自动驾驶的感知、预测和规划任务提供了创新的解决方案框架。
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