自动驾驶感知算法-BEVformer

最新推荐文章于 2025-06-14 00:00:00 发布
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文章标签： 自动驾驶 人工智能 机器学习
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该视频深入讲解了自动驾驶领域的环视感知技术，重点介绍了BEV特征空间的bevformer算法，这是一种基于时空transformer的多摄像头融合方法，能够支持3D目标检测和地图构建，提升自动驾驶系统的环境理解能力。

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

【【比啃书更有效！】跟着计算机博士搞定【自动驾驶环视感知算法：BEV特征空间bevformer】基于时空transformer的多摄像头bev，支持3D检测、地图】https://www.bilibili.com/video/BV1RM4y1C789?vd_source=6cc03d7bd7f0be60cc2637d7ff785371

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2025秋招-自动驾驶算法面试题（二）
weixin_41496173的博客
05-22 486
自动驾驶面试题算法题
BEV、tranformer算法总结
henyaoyuancc的博客
12-19 1970
Attention 机制由 Bengio 团队于 2014 年提出，并广泛应用在深度学习的各个领域。而 Google 提出的用于生成词向量的 Bert 在 NLP 的 11 项任务中取得了效果的大幅提升，Bert 正是基于双向 Transformer。Transformer 是第一个完全依赖于 Self-Attention 来计算其输入和输出表示的模型，而不使用序列对齐的 RNN 或 CNN。
BEV和Transformer对无人驾驶硬件体系的巨大改变
CV_Autobot的博客
02-16 3118
作者|周彦武 编辑|佐思汽车研究点击下方卡片，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】技术交流群图片来源：特斯拉BEV+Transformer是目前智能驾驶领域最火热的话题，没有之一，这也是无人驾驶低迷期唯一的亮点，BEV+Transformer彻底终结了2D直视图+CNN时代，BEV+Transformer对智能驾驶硬件系统有着什么样的影...
【深入理解BEVFormer】BEVFormer
weixin_44184852的博客
02-16 747
多模态融合和多传感器融合BEV：鸟瞰图这个特征空间与每个视角都相关早期是用后融合，目前比较流行的是特征级融合自身运动补偿：如果按照像素点进行特征对齐，需要指定偏移量 x y两个方向特征空间是自己定义的，常见的是200x200，根据自己的硬件成本去考虑，每个网格点是一个特征向量，同一个特征空间同时做多个下游任务，每一个相机视图又有多个特征，分辨率太高，导致计算成本过高，难以训练。
自动驾驶技术的进化：从SLAM+DL到BEV+Transfomrer
3D视觉工坊
11-26 712
作者：匡吉来源：深蓝AI自动驾驶技术在20世纪初的概念和实验主要集中在车辆自动化和遥控方面。到了20世纪80年代和90年代，随着计算机技术和人工智能的发展，自动驾驶技术开始取得显著进展。这一时期，一些大学和研究机构开始开发原型车辆，能够在特定条件下实现自动驾驶。进入21世纪，自动驾驶技术迎来了快速发展期。随着传感器、算法、计算能力和大数据技术的进步，多家科技公司和汽车制造商开始投入巨资研发自动驾驶...
Bevformer（2）（完）
qq_43510530的博客
11-12 445
再获取历史bev特征以后，img_feats = self.extract_feat(img=img, img_metas=img_metas)，开始提取图像特征，这个函数和获取历史bev特征的函数一样。这段代码前面是变换维度，核心是img_feats_list = self.extract_feat(img=imgs_queue, len_queue=len_queue)获取图像特征。这里调用了model字典里的pts_bbox_head，调用了BEVFormerHead类。上一篇写到获取历史Bev。
自动驾驶感知升级-YOLOv11多目标跟踪与BEVformer融合实战.pdf
02-16
该文档【自动驾驶感知升级-YOLOv11多目标跟踪与BEVformer融合实战】共计 35 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均...
CLIP-BEVFormer
whaosoft143ai的博客
03-15 490
我们通过进行长尾分布的相关实验来评估提出的CLIP-BEVFormer算法模型在特征类别上的感知性能，从而验证其解决不太常见类别的处理能力。在本文中，针对原有的BEVFormer算法当中存在的生成BEV特征图过程中缺少显示监督以及Decoder模块中Object Query与BEV特征交互查询的不确定问题，我们提出了CLIP-BEVFormer算法模型，并从算法模型的3D感知性能、目标长尾分布以及在传感器故障的鲁棒性等方面进行实验，大量的实验结果表明我们提出的CLIP-BEVFormer算法模型的有效性。
代季峰对话张祥雨 | 自动驾驶感知新时代！新一代环视感知算法BEVFormer有哪些优势...
BAAIBeijing的博客
07-26 2343
导读：Elon Musk说过，“人类不是超人，也不是蝙蝠侠，不能够眼放激光，也不装有雷达，但是通过眼睛捕捉到的图像，人类依旧可以构建出对周围世界的3D空间理解能力，从而很好地掌握驾驶这项能力。”想要真正实现自动驾驶，让汽车具备像人类司机一样的感知能力最为关键。在去年的特斯拉 AI Day上，Karparthy展示了基于Transformer的BEV（Bird's eye ...
多模态融合实战-YOLOv11+BEVFormer实现自动驾驶全景感知.pdf
02-16
该文档【多模态融合实战-YOLOv11+BEVFormer实现自动驾驶全景感知】共计 41 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示...
Fast-BEV----BEV视图变换（查找表、多视角到单体素变换）
qq_41920323的博客
12-15 367
fast-bev中的bev转换原理解析
萤火跑模型 | 多卡并行助力 BEVFormer 三小时全精度训练
weixin_66945478的博客
10-08 2204
感知系统是自动驾驶系统中不可或缺的部分，系统中包括许多视觉任务，例如目标检测分割、目标跟踪、语义和实例分割、车道线检测等等。感知系统通过对周围环境状态的准确估计，为预测、规划等下游任务提供重要的依据。其中如何利用车载环视相机采集到的多个视角图像，实现精准的 3D 目标检测和分割是感知系统中最为基础且重要的任务。
BEVFormer
qq_46460131的博客
11-20 2365
BEVFormer
BEV常见的开源算法 | BEV空间的生成（BEVFormer/PersFormer等）
CV_Autobot的博客
11-18 2997
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【3D目标检测】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！BEV感知系列分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，我们将介绍BEV感知相关的算法和数据集等内容。BEV常见的开源算法系列BEV空间的生成BEV下的多模态融合BEV下的时序融合在本系列中，我们将介绍截至...
[BEV] 学习笔记之BEVFormer(一)
Rex大居
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BEVFormer
宵夜杂谈：BEVFormer治好了我的精神内耗！
CV_Autobot的博客
08-14 1189
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51c自动驾驶~合集59
最新发布
whaosoft~aiotの开发板商城
06-14 796
应用方向技术优势典型案例合成数据生成解决数据稀缺，支持可控生成场景预测多模态未来帧生成，动态适应性感知优化BEV去噪、多传感器一致性路径规划多模态路径生成，高泛化能力端到端控制实时性高，直接学习人类策略。
端到端自动驾驶研究：通过强化学习与世界模型的协同作用向VLA范式演进
Soly_kun的博客
06-10 682
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06-12 599
过去两年，汽车圈的智能化风向标从“辅助驾驶”逐步转向“智能座舱”。与硬件参数的堆叠相比，座舱的智能化更直接触达用户感知：一句话能不能被理解？语音助手是否有温度？推荐内容是否合时宜？这些问题背后，正在悄然发生一场由大语言模型（LLM）驱动的人机交互革命。
自动驾驶 TPV算法
03-28
首先，我需要明确TPV算法是什么，可能用户指的是某种特定的3D检测或感知算法，但TPV这个缩写可能不太常见。我得先检查一下已有的引用内容，看看是否有相关线索。 查看用户提供的引用内容，引用[1]提到了3D检测方法...
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