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我也要
书接前文
前文链接： 用BEVformer来卷自动驾驶-2 (qq.com)
上文书基本把BEV的概念捋清楚了，也对标准BEV可能存在的计算和显存的压力做了一番分析
这篇就是介绍BEVformer是个啥
先给个定义，BEVformer就是个基本框架：
1-通过多个摄像头来进行特征融合，纯视觉方案
2-通过特征对齐，将attention应用于时间与空间维度
3-Attention也是极简attention，抛弃多余的特征，在允许的范围内，尽量的粗粒度分布的空间（省资源）
4-Deformable-attention(这个估计大概率得开一门新篇了，这里就简单介绍一下)
举些例子说明它怎么做到的以上的能力和思路
老图新改
按照下图说，比如我要求橙色箭头上对应的这个点的特征，那如果我想求出这个点的特征，要和其他6个矩阵中的哪几个矩阵去做乘法呢（没错其实就可以简单理解成矩阵乘），如果我要全做，那这个框架等于没意义
用BEVformer来卷自动驾驶-1
我们考虑一个问题，在自动驾驶领域或者你开车的时候，如果你把自己和车作为一个对象的话，那么你是一个点还是一个向量，很显然你是一个向量，而且大概率是一个不固定方向的向量（不符合数学定义），至于为什么是向量，而且是不固定方向，是因为有时间的因素存在，在t-1，t 和 t+1的时刻，你实际上出现在了不同的3维空间上的多个位置上！在这个时候就体现了时间维度的重要性，因为在短时间里，a车不可能起飞，也不会消失，更不会钻地底下，所以，我们可以把t-1时刻的特征带到t时刻来一起计算出t时刻的鸟瞰视角！
BEVFormer详细复现方案
BEV与Transformer结合的开山之作，自动驾驶感知入门必学!
BEVFormer-accelerate：基于 EasyCV 加速 BEVFormer
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【传知代码】BEVFormer详细复现方案（论文复现）
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【BEV】BEVFormer总结
【BEV】BEVFormer总结
自动驾驶---感知模型之BEVFormer
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