BEV（Bird’s-eye-view）三部曲之三：demo和验证

最新推荐文章于 2025-10-20 16:16:18 发布
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#人工智能 #计算机视觉 #深度学习 #BEV #自动驾驶

本文介绍了多个前沿的视觉感知技术在自动驾驶领域的应用，包括PYVA、FIERY、HDMapNET等方法，以及BEVFormer等基于Transformer的编码器在多摄像头图像输入下实现的3D目标检测和语义分割。这些技术覆盖了道路布局估计、车辆占用估计、语义地图分割等多个方面。

1. PYVA: Projecting Your View Attentively (CVPR 2021)

  • 数据集：KITTI
  • paper，github，35 FPS
  • 输入：单张摄像头前向图
  • 输出：road layout estimation and vehicle occupancy estimation

在这里插入图片描述

目标检测

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道路分割

在这里插入图片描述

2. FIERY (ICCV 2021)

github
主页
数据集：NuScenes
输入：6个视角的相机图像+内参+外

最低0.47元/天 解锁文章
【CVPR‘23】BEV@DC: 用 BEV 视角来辅助深度补全，Bird’s-Eye View Assisted Training for Depth Completion
梁瑛平的博客
09-01 950
深度补全在自动驾驶中起着至关重要的作用，其中相机和 LiDAR 是两种互补的传感器。近年来的方法尝试利用隐藏在 LiDAR 中的空间几何约束来增强图像引导的深度补全。然而，这些方法通常效率低下且泛化能力较差。在本文中，我们提出了一种更高效且功能强大的多模态训练方案 BEV@DC，以提升图像引导的深度补全性能。在实际应用中，所提出的 BEV@DC 模型在训练中充分利用了 LiDAR 的丰富几何细节，并在推理时采用一种增强的深度补全方式，仅需输入图像（RGB 和深度）。
BEVFormer的环境配置，依赖mmdetection3d-0.17.1
m0_63944097的博客
12-29 1096
1.https://github.com/fundamentalvision/BEVFormer下载解压 2.cdBEVFormer，下载解压https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/tree/v0.17.1（注意版本0.17.1） 3.cd mmdetection3d-0.17.1，运行pip install -v -e .和pip install -r requirements（各别库的版本适配） 4.在tran.py添加D:\code\BEVF
BEV（Bird’s-eye-view）三部曲之一：综述
mathlxj的博客
11-04 4438
自动驾驶BEV最新综述Delving into the Devils of Bird’s-eye-view Perception: A Review, Evaluation and Recipe的阅读笔记
BEV（Bird’s-eye-view）三部曲之二：方法详解
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mathlxj的博客
11-04 2万+
BEV调研之近期主流论文的核心内容、测速
BEVFormer算法及代码解析
最新发布
redfish95的博客
10-20 1061
BEVFormer是一种基于Transformer的BEV感知算法，通过多视角相机输入构建BEV特征图。其核心模块包括时空自注意力(TSA)和空间交叉注意力(SCA)，分别用于时序特征融合和多视角图像特征投影。算法采用可学习的BEV查询作为初始特征，通过6层编码器迭代优化，最终输出可用于3D检测或分割的BEV特征。关键创新点包括：1）时序对齐模块处理自车运动；2）可变形注意力机制实现高效特征采样；3）多尺度特征融合策略。代码实现中包含了网格掩码数据增强、可学习位置编码等细节设计，为后续BEV研究提供了重要参
BEVFormer论文笔记（详细版）
weixin_62497890的博客
07-11 4373
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。
BEV（Bird‘s Eye View）
kintzhao
03-20 8633
BEV（Bird's Eye View）网络通常指的是将输入数据转换为俯视图（鸟瞰图）表示的神经网络。在自动驾驶和机器人领域，这种网络通常用于处理激光雷达、相机等传感器数据，以进行目标检测、语义分割和自动驾驶路径规划等任务。将原始传感器数据转换为俯视图表示可以简化场景理解和处理。
鸟瞰视图（Bird‘s-Eye-View，BEV）
weixin_43156294的博客
06-09 3788
BEV基础：BEV提供了一个尺度变化小且决策友好的空间，与透视图（PV）相比，BEV空间中的物体大小与类别有关，而与远近无关。视角转换：BEV算法中的关键步骤是将透视图（PV）空间的数据转换到BEV空间。这包括两种基本的转换模块：2D到3D的转换和3D到2D的转换。2D到3D转换模块：此模块的基本思想是从2D像素或特征出发，寻找3D空间中的对应表示，类似于深度估计。LSS（Lift-Splat-and-Shot）和Pseudo-LiDAR是两种主流的2D到3D转换方法。
BEV（Bird’s-eye-view）三部曲
07-27
BEV（Bird's-eye-view）三部曲是一种视角技术，用于获取和显示场景的鸟瞰图。它包括以下三个步骤： 1. 数据采集：使用多个摄像头或传感器来获取场景的全景图像或数据。这些摄像头或传感器通常位于车辆的顶部或周围...
[BEV系列]BEVFormer: Learning Bird’s-Eye-ViewRepresentation from Multi-Camera Images viaSpatiotemporal
06-14 885
摘要（Abstract）3D视觉感知任务，包括基于多摄像头图像的3D检测和地图分割，对于自动驾驶系统至关重要。在这项工作中，我们提出了一个名为BEVFormer的新框架，该框架通过时空变换学习统一的Bev特征表达，以支持多个自主驾驶感知任务。...
图像拼接--Bird’s-Eye View Vision System for Vehicle Surrounding Monitoring
AI小作坊 的博客
12-05 3081
Bird’s-Eye View Vision System for Vehicle Surrounding Monitoring Liu YC., Lin KY., Chen YS. (2008) Bird’s-Eye View Vision System for Vehicle Surrounding Monitoring. In: Sommer G., Klette R. (eds) Robo...
鱼眼相机生成bev鸟瞰图测试demo
05-11
鱼眼相机生成bev鸟瞰图测试demo
BEVFormer：基于Transformer的自动驾驶BEV纯视觉感知
Paper weekly
06-21 1万+
作者 | 李志琦单位 | 南京大学/上海人工智能实验室研究方向 | 基于注意力机制的视觉感知BEVFormer 很荣幸参与到最近这波 BEV 感知的研究浪潮中，我们从开源社区中受益良多，也希望尽我们所能为社区做出我们自己的贡献，希望未来与社区一道共同构建更加安全可靠的自动驾驶感知系统。引言TL; DR：本文提出了一套基于 Transformer 和时序模型在鸟瞰图视角下优...
【Transformer-BEV编码（10）】CVPR2021 PYVA 第一个明确提到 cross-attention decoder可用于视图转BEV
Hali_Botebie的博客
05-13 1017
我们提出了一种新颖的框架，该框架可以在仅给定前视单眼图像的情况下，在鸟瞰视图中重建由道路布局和车辆占用率形成的本地地图。特别地，我们提出了一个跨视图转换模块，该模块考虑了视图之间循环一致性的约束，并充分利用它们的相关性来加强视图转换和场景理解。考虑到车辆与道路之间的关系，我们还设计了上下文感知判别器以进一步完善结果。
使用vscode调试BEVFormer
weixin_43537097的博客
03-02 658
由于所有运行所需的参数都以在test_py.py中进行赋值，那么在json文件无需设置args。下述代码为博主的环境，具体需要替换config，checkpoint等为实际地址。使用vscode通过luanch.json文件对BEVFormer模型进行调试。将dist_test.sh脚本修改为python脚本。项目使用.sh文件启动，难以使用vscode进行调试。然后添加launch.json文件。
[Algorithm] BEVformer 源码细节学习&&ubuntu20.04下的环境配置&&目标跑起开源代码&&论文学习笔记
HerrQQ
11-01 8259
之前学习了机器学习基础，神经网络基础，pytorch和Transformer基础，学习了几个demo并设计了一个demo任务，现在开始正式研究BEV相关内容。计划从源码和先跑起来入手，随后分模块逐步学习。期间分享自己的困惑，有趣高效的语法现象也会做一些研究。笔者手头已经收集了一些教程、论文，并且也有一起学习的小伙伴。很开心开启这段新的旅程！
Ubuntu16.04部署BEVformer 实时记录
Cristina的博客
06-15 3457
需要专门指定版本的库大概就是如下几个mmcv-fullmatplotlibnetworkxnumpy尽量按照我推荐的顺序安装，否则可能会出现前面安装了后面又被覆盖了的尴尬情况。
[paper]PYVA 论文浅析
是安澜啊
08-13 1043
《Projecting Your View Attentively: Monocular Road Scene Layout Estimation via Cross-view Transformation》
[BEV] 学习笔记之BEVDet(原理+代码解析)
Rex大居
01-07 1万+
BEVDET
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