BEV| lift-splat-shoot 运行配置

最新推荐文章于 2025-02-10 22:44:13 发布
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分类专栏： BEV 文章标签： BEV
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tyyhmtyyhm/article/details/137923837
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本文探讨了一种新的图像编码方法，利用任意摄像机装置的隐式3D投影技术（Lift,Splat&Shoot），实现了从复杂相机系统到三维图像的高效编码过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Lift, splat, shoot: Encoding images from arbitrary camera rigs by implicitly unprojecting to 3d

在这里插入图片描述

Lift, Splat, Shoot图像BEV安装与模型代码详解
NNNNNathan的博客
10-15 845
计算机视觉算法通常使用图像是作为输入并输出预测的结果，但是对结果所在的坐标系却并不关心，例如图像分类、图像分割、图像检测等任务中，输出的结果均在原始的图像坐标系中。因此这种范式不能很好的与自动驾驶契合。在自动驾驶中，多个相机传感器的数据一起作为输入，这样每帧图像均在自己的坐标系中；但是感知算法最终需要在车辆自身坐标系（ego coordinate）中输出最终的预测结果；并提供给下游的规划任务。当前也有很多简单、使用的方法用于扩展单帧图像到多视角图像的方法。
【BEV感知 EA-LSS 方案】Edge-aware Lift-splat-shot
黎国溥
12-11 804
本文分享LSS方案的改进方案——EA-LSS，它解决了“深度跳变”问题，提出了一个新框架Edge-aware Lift-splat-shot。适用于“多视图转BEV”，可以代替原来的LSS模块，并有效地提高了检测精度，而推理时间的增加很少。在nuScenes测试集上验证，纯相机模型或多模态模型，EA-LSS都是有效的，并达到了Top1排名（截至本文时间2023-12）。
BEV(1)---lift splat shoot
weixin_42454048的博客
04-16 1826
如图，已知世界坐标系上的某点P（X， Y， Z）经过相机的内参矩阵可以获得唯一的图像坐标p（x， y），但是反过来已知图像上某点p（x， y），无法获得唯一的世界坐标（只能知道P在Op这一射线上），只有当深度坐标Z已知时，我们才可求得唯一的世界坐标P，因此2D坐标往3D坐标的转换多围绕Z的获取展开。
自动驾驶-BEV检测篇一：Lift-Splat-Shoot
weixin_50206562的博客
05-21 1998
Lift Splat Shoot算法是自动驾驶感知算法的开山之作，由NVIDIA于2020年提出，也是从2D到3D正投影算法的开山之作。其主要思想是通过车顶的6个环状相机进行360°视野感知，通过每个相机的图像特征进行深度估计D,构建出一个空间的伪点云（不是真实的点云，其本质是一个视锥），也就是lift操作；之后再通过Splat操作，将3D的特征拍扁到一个200 X 200的一个二维俯视特征图中（也就是熟知的BEV特征），之后再通过常用的一些二维图像的处理方法（卷积、池化等）对BEV特征进行图像特征提取。
Lift-Splat-Shoot算法理解及代码中文注释
qq_37497304的博客
09-09 6048
对算法Lift-Splat-Shoot的理解以及源代码中文注释
BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解
shyr_sheyu的博客
02-10 1016
LSS（Lift-Splat-Shot）是由Philipp Henzler等人于2021年提出的一种用于自动驾驶感知系统的视角转换方法。该方法通过三个主要步骤——Lift、Splat和Shot，将多视角图像特征映射到统一的鸟瞰图特征空间，从而支持更精确的3D目标检测。LSS作为一种创新的视角转换方法，在自动驾驶感知系统中展现了巨大的潜力。通过Lift、Splat和Shot三个阶段的有效结合，LSS实现了从透视视图到鸟瞰图的高效转换，支持更精确的3D目标检测和动态场景理解。轻量化设计。
(BEV论文精读)Lift, Splat, Shoot
qq_55794606的博客
09-23 1429
今天我们一起来回顾一下BEV中的经典论文LSS，只要是学习BEV，那么肯定离不开这篇文章，重要性不言而喻。自动驾驶中，输入来自多个传感器，每个传感器有不同的坐标系，感知模型最终需要生成一个在自车坐标系下的预测，以供后续的运动规划模块使用，如图所示。既然需要BEV，那么最原始的方法是怎么做呢：对于来自个摄像头的3D物体检测问题，可以对每个输入图像单独应用一个单图像检测器，然后根据该摄像头的内参和外参将每个检测结果旋转并转换到自车坐标系中。第一步：将像素坐标转换到摄像头坐标系。
Lift-Splat-Shoot：从任意相机阵列中提取3D场景的革命性方法
gitblog_00043的博客
10-10 725
Lift-Splat-Shoot：从任意相机阵列中提取3D场景的革命性方法 lift-splat-shoot Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D (ECCV 2020...
[BEV] 学习笔记之Lift, Splat, Shoot
Rex大居
01-02 1940
LSS,BEV
Lift, Splat, Shoot源码及权重
01-10
Lift, Splat, Shoot: Encoding Images From Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D源码及权重，给不会上网的人下载
【BEV感知 LSS方案】Lift-Splat-Shoot 论文精读与代码实现
黎国溥
12-01 943
LSS全称是Lift-Splat-Shoot，它先从车辆周围的多个摄像头拍摄到的图像进行特征提取，在特征图中估计出每个点的深度然后把这些点“提升”到3D空间中。接着，这些3D信息被放置到一个网格上最后将这些信息“拍扁”到一个平面视图上，形成BEV特征图。Lift，是提升的意思，2D → 3D特征转换模块，将二维图像特征生成3D特征，涉及到深度估计。Splat，是展开的意思，3D → BEV特征编码模块，把3D特征“拍扁”得到BEV特征图。Shooting，是指在BEV特征图上进行相关任务操作。
【BEV perception】LSS:Lift, Splat, Shoot(2) ---- 工程复现（附完整中文注释代码）
m0_51579041的博客
07-28 527
LSS模型复现
Java设计全套】勤清考勤工具：论文、源码、PPT.zip
05-30
通关大全套（论文，ppt，源码都给你），这是我用过的，改改名字直接拿去用就好了
(论文+源码+PPT)勤悦考勤助手(java毕业设计).zip
05-30
通关大全套（论文，ppt，源码都给你），这是我用过的，改改名字直接拿去用就好了
TypeError Function cannot be called because it is declared as pure(解决方案).md
05-30
TypeError Function cannot be called because it is declared as pure(解决方案).md
实训商业源码-支付源码-毕业设计.zip
05-30
实训商业源码-支付源码-毕业设计.zip
COMSOL电弧放电模型：基于磁流体方程的多物理场耦合模拟及其优化技巧
最新发布
05-30
内容概要：本文详细介绍了使用COMSOL进行电弧放电建模的方法，重点在于磁流体动力学（MHD）方程的应用，涵盖电磁场、流体运动、温度场和电路耦合等多个物理场。文章首先解释了洛伦兹力和焦耳热的耦合机制，并提供了具体的方程表达。接着讨论了流体部分的湍流模型选择，特别是在高温区域的稳定性问题。对于电路耦合部分，则强调了接地点选择对电势分布的影响，并给出了全局电路约束的具体公式。最后分享了一些实用的调试技巧，如分步耦合法来解决各物理场不收敛的问题。 适合人群：从事电弧放电研究及相关领域的科研工作者和技术人员。 使用场景及目标：帮助研究人员更好地理解和掌握COMSOL软件中电弧放电模型的建立方法，提高仿真的准确性与效率。 其他说明：文中还提供了一些实际操作中的经验教训，如参数调整的小窍门等，有助于初学者避免常见错误并提升建模成功率。
实训商业源码-小笑授权系统5.0开心版-毕业设计.zip
05-30
实训商业源码-小笑授权系统5.0开心版-毕业设计.zip
全球产品经理大会演讲稿集合0391-0420.pdf
05-30
全球产品经理大会演讲稿集合0391-0420.pdf
class VoxelsSumming(torch.autograd.Function): """Adapted from https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot/blob/master/src/tools.py#L193""" @staticmethod def forward(ctx, x, geometry, ranks): """The features `x` and `geometry` are ranked by voxel positions.""" # Cumulative sum of all features. x = x.cumsum(0) # Indicates the change of voxel. mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1] x, geometry = x[mask], geometry[mask] # Calculate sum of features within a voxel. x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) ctx.save_for_backward(mask) ctx.mark_non_differentiable(geometry) return x, geometry @staticmethod def backward(ctx, grad_x, grad_geometry): (mask,) = ctx.saved_tensors # Since the operation is summing, we simply need to send gradient # to all elements that were part of the summation process. indices = torch.cumsum(mask, 0) indices[mask] -= 1 output_grad = grad_x[indices] return output_grad, None, None这个方法是如何计算BEV的？
06-12
这个方法是用来计算Bird's Eye View (BEV)的。BEV是一种将三维点云投影到二维平面上的方法，常用于自动驾驶领域。该方法中，输入的`x`和`geometry`都是按照体素位置进行排列的。在前向传递中，`x`进行了累加和操作，...
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