bevformer详解(3): 逐行代码讲解

已于 2024-05-22 20:34:49 修改
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分类专栏： BEV 感知 文章标签： Bevformer Bev 自动驾驶
于 2024-05-22 19:58:08 首次发布
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本文深入剖析BEVFormer算法，详细解释了模型结构、数据处理、图像特征提取、BEV编码器的工作原理，以及时空注意力机制。通过代码分析，展示了如何从连续帧中提取BEV特征，利用Transformer结构融合时序信息，实现3D目标检测。重点讨论了TemporalSelfAttention和SpatialCrossAttention模块，以及解码器模块的工作流程，为理解自动驾驶中的BEV转换提供详尽指导。

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

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随着自动驾驶技术的不断发展， 车辆对周围环境的感知能力成为了决定其性能的关键因素。其中，Bird’s Eye View (BEV)转换作为一种重要的感知技术，能够高效地从多个相机的图像数据中生成车辆周围的三维空间特征，为后续的决策规划提供有力的支持。

在这篇文章中，我们将从BEVFormer算法代码入手，深入探究BEV转换的流程。BEVFormer是一种基于Transformer的BEV转换模型，其核心思想是利用自注意力机制和交叉注意力机制，从时序bev和环视图像的多尺度特征，构建时空BEV特征，并通过Object Query与BEV特征的交互，完成3D目标检测和地图分割等任务。

https://developer.baidu.com/article/details/3224715

1. 介绍

1.1 模型介绍

在这里插入图片描述

图1 bevf
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bevformer详解(1):论文介绍
@bangbang的博客
05-11 587
3D 视觉感知任务，包括基于多摄像头的3D检测和地图分割对于自动驾驶系统至关重要。本文提出了一种名为BEVFormer的新框架，它通过使用空间和时间的学习统一的BEV表示来支持多个自动驾驶感知任务。简而言之，BEVFormer通过预定义的网格形式的Bev Query与空间和时间空间交互来提取时间空间信息。为了聚合空间信息，BEVFormer设计空间交叉注意力(spatial cross-attention)，每个BEV Query从不同摄像头的感兴趣区域中提取空间特征。对于时间信息。
BEVFormer 开源算法逐行解析（二）：Decoder 和 Det 部分
地平线开发者
08-28 1958
至此，BEVFormer中的Encoder和Decoder部分的逐行代码解析就完成了，如果后续有需求也可以再出一期关于解析Loss计算的文档，这部分比较基础，有兴趣的同学也可以先结合源码自学。
逐行逐句从BEVFormer开始学起（三）
热门推荐
lovely_yoshino的博客
01-09 1万+
随着Transformer爆火，也导致了许多以Transformer为主题框架的端到端网络的兴起，这也导致了传统自动驾驶模块化逐渐被取代，这里我们将围绕BEVFormer开始学习整体的架构，我们在上一讲《》中介绍了数据端输入。下面我们来继续学习图像特征获取以及特征编码。对应Header的代码是。
BEVFormer 开源算法逐行解析（一）：Encoder 部分
地平线开发者
08-28 2254
从上述config文件可以看出，6个相机输出的图像在前向传播过程中依次经过了’ResNet’、‘FPN’获得了图像特征，然后经过’BEVFormerHead’模块中的’BEVFormerEncoder’和’DetectionTransformerDecoder’完成了特征融合的全过程。其中’BEVFormerEncoder’包括前后级联的’TemporalSelfAttention’和’SpatialCrossAttention’，这种前后级联的结构在bevformer_tiny中一共有3层。
文献总结：ECCV2022-BEVFormer
m0_47211450的博客
04-12 1062
BEVFormer能够高效地聚合空间和时间信息，并生成强大的鸟瞰图（BEV）特征，这些特征可同时支持3D目标检测和地图分割任务。
BEVFormer代码复现
不定时分享论文相关~
07-15 2394
BEVFormer代码复现
BEVFormer代码阅读
人无远虑，必有近忧
04-15 2305
正负样本的定义用到的就是匈牙利匹配算法，分类损失和类似回归损失的总损失和最小；类回归损失的计算代码如下：这里介绍一下，gt_box 的表示方式，gt_box 的维度是九维的，分别是 [xc，yc，zc，w，l，h，rot，vx，vy]；而预测结果框的维度是十维的，所以要对 gt_box 的维度进行转换，转换为的维度表示为 [xc，yc，w，l，cz，h，rot.sin()，rot.cos()，vx，vy]计算类回归损失（L1 Loss）
BEVFromer源码解读 | 从多相机图像中学习BEV表达
CV_Autobot的博客
02-22 4616
作者|Young 编辑| 半杯茶的小酒杯点击下方卡片，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】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！“论文: https://arxiv.org/pdf/2203.17270.pdf代码链接: https://github.com/fundamentalvision/B...
[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 7658
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！
[BEV] 学习笔记之BEVFormer(二)
Rex大居
12-25 3833
BEVFormer
BEVFormer模型技术解析与代码实现
shyr_sheyu的博客
02-14 1125
其中时序注意力机制主要利用当前帧的bev query与历史帧的bev feature（其实就是历史时刻的bev query）计算attention，而空间注意力机制是bev query和此前提取到的img feature map计算attention。BEV Queries 的初始化，一般是采用torch 内置的nn.Embedding进行随机初始化，随后训练后会固定到满足数据分布bias的值，在部署推理阶段bev query的值是定值，随着model ckpt一起加载。
PFC 2D直剪模拟：代码逐行解析与源文件分享,PFC 2D直剪模型代码解析与源文件提供：二维直剪程序详解及代码逐行解读,PFC 2D 二维直剪，代码逐行解释，提供源文件 ,PFC; 2D; 直
03-02
此外，文档中提到的二维直剪模拟的代码实现与逐行解释，以及对二维直剪代码的逐行解释提供源文件，这些内容为用户提供了深入了解和掌握PFC软件中二维直剪模拟方法的途径。用户不仅能够通过这些资料学习到如何构建...
混合A*（Hybrid A*）路径规划算法详解：从基础到实践，逐行源码分析Matlab版实现,混合A星路径规划详解：从原理到实践，逐行源码分析Matlab版Hybrid AStar算法,逐行讲解hyb
03-04
混合A*（Hybrid A*）路径规划算法详解：从基础到实践，逐行源码分析Matlab版实现,混合A星路径规划详解：从原理到实践，逐行源码分析Matlab版Hybrid AStar算法,逐行讲解hybrid astar路径规划 混合a星泊车路径规划 带...
混合A星路径规划详解：基于MATLAB的逐行源码解析与实践应用
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此外，还提供了具体的MATLAB代码实现，并分享了一些实用的调参经验和技巧。 适合人群：对路径规划算法感兴趣的开发者、研究人员以及希望深入了解Hybrid A*算法及其应用的学生。 使用场景及目标：①帮助读者理解...
【传知代码】BEVFormer详细复现方案（论文复现）
ztK63LrD的博客
06-05 3307
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算法代码分析【复习专用 未写完】
weixin_44533869的博客
04-07 1011
功能：BEVFormer解码器的前向传播，将BEV查询（bev_query）与多摄像头特征（key、value）结合，通过多层Transformer层生成最终的BEV特征或检测预测。功能：将BEV参考点（3D空间坐标）投影到各个摄像头的图像平面上，生成采样点坐标和可见性掩码。（3.6.1.2）BEV参考点（3D空间坐标）投影到各个摄像头的图像平面。（3）获取bev特征（get_bev_features）(2) 仅计算BEV特征（only_bev=True）（3.2）处理历史BEV（prev_bev）
BEV感知---BevFormer详解
qq_44799766的博客
03-25 7771
论文名字其中关键词是Spatiotemporal 时空的 , 分开即 spatia 空间的l ,temporal 时间的。可见本论文在BEV感知上引入了时间和空间的因素。相比之前的BEV算法来说，这是比较有创新的一点。具体的，下图所示，上面的分支进行空间特征（多视角图像特征）注意力（spatial cross-attention）。下面的分支进行时间特征注意力(temporal self-attention)，可以看到作者这里把前一时刻(t-1时刻）的BEV特征当作是时间特征。
BEVFormer
qq_46460131的博客
11-20 2362
BEVFormer
BEVFormer代码运行笔记
人无远虑，必有近忧
03-13 1677
注意：根据你的cuda版本选择相应的版本，并注意它们之间的版本依赖关系。把Mini的压缩包都放在同一个目录，例如名为v1.0-mini，然后解压，解压的时候会有一些目录合并。把全量的压缩包都放在同一个目录，例如名为v1.0-full，然后解压，解压的时候会有一些目录合并。把v1.0-mini改名为v1.0-trainval，这样得到的目录是。需要下载TrainVal, Test和can_bus，得到如下文件。需要下载Mini, Test和can_bus，得到如下文件。使用conda创建环境。
请举例讲解sklearn preprocessing中normalizer函数的应用，以及与standardscaler的区别
11-29
`sklearn.preprocessing`库中的`Normalizer`和`StandardScaler`都是预处理工具，但它们的作用不同。 `Normalizer`主要用于规范化数据，使得每个样本向量的欧几里得长度保持一致。它主要有两个参数： - `norm`: 可选参数，如'l2'代表L2范数（默认），使每个特征向量除以其L2范数（即向量的平方和的平方根），这样每个特征具有单位欧几里得长度。这对于那些特征之间尺度差异大的情况非常有用，比如文档向量化[^1]。 - `copy`: 是否创建原数据的副本，默认为True，以防修改原数据。 例如，如果你有一个文本数据集，每个文档可以看作是一个词频向量，通过`Normalizer(norm='l2')`可以标准化这些向量，使得每个文档的重要性由其在整个语料库中的相对重要性来衡量，而不是由单词的数量决定。 相比之下，`StandardScaler`（也称为Z-score标准化）则是将数据缩放到均值为0，标准差为1的标准正态分布。这适用于数值特征，它会调整整个特征列，而不是单个样本的长度。 举个例子： ```python from sklearn.preprocessing import Normalizer # 假设data是一个包含词频矩阵的数组 normalizer = Normalizer() normalized_data = normalizer.transform(data) # 对于StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() standardized_data = scaler.fit_transform(data) ```
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