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Fast-BEV：简单快速的BEV框架
基于这些缺陷，一种Fast BEV框架被提出，它能够在车载芯片上执行更快的BEV感知。该算法可使Fast BEV在快速部署，快速运算的同时，还可以保证高性能。 相比之下，基于纯相机的BEV途径3D感知能力强，成本低。BEV视图的转换途径为：将多摄像机的2D视图基于汽车为中心坐标，形成3D鸟瞰视图。 所提出的快速BEV包括五个部分，Fast-Ray变换、多尺度图像编码器、高效BEV编码器、数据增强和时间融合，这些共同构成了一个框架，赋予Fast BEV快速推理速度和有竞争力的性能。 如下图所示，Fast BEV共分为5个模块：Fast-Ray转换器，多尺度图像编码器，高效BEV编码器，数据增强，时态融合变换器。 3）高效BEV编码器：BEV作为4D张量需要大量计算，可使用三位缩减操作加快其运算速度，从而避免3D卷积占用大量内存。
1.9K40编辑于 2023-08-25 - 来自专栏又见苍岚
Fast-BEV 简单快速的纯视觉全卷积BEV框架
基于这些缺陷，一种Fast BEV框架被提出，它能够在车载芯片上执行更快的BEV感知。该算法可使Fast BEV在快速部署，快速运算的同时，还可以保证高性能。 在Fast-BEV这篇论文论文中，作者提出了一种对车载芯片友好的且简单轻便的BEV新框架。 BEV方法基本上遵循着如下范式：首先将多目环视相机的图像特征从二维图像空间转换至汽车坐标系下的三维BEV特征空间，然后采用特定的head结构应用于统一的BEV特征，以便执行定制的3D任务，统一的BEV特征可以高效且灵活的执行单个任务或同时执行多项任务 所提出的快速BEV包括五个部分，Fast-Ray变换、多尺度图像编码器、高效BEV编码器、数据增强和时间融合，这些共同构成了一个框架，赋予Fast BEV快速推理速度和有竞争力的性能。 BEV 特征是一个4维的向量，如果使用时间融合操作将特征堆叠在一块，会使得BEV编码模块产生大量的计算。为了加速BEV编码的计算，通常需要使用S2C、MSCF、MFCF三种算子来降低计算量。
1.5K10编辑于 2024-09-06 - 来自专栏点云PCL
Simple-BEV：多传感器BEV感知中真正重要的是什么？
文章：Simple-BEV: What Really Matters for Multi-Sensor BEV Perception? 作者：Adam W. 摘要 多传感器的鸟瞰视图（BEV）感知在自动驾驶中扮演着重要的角色。然而，在实际应用中，选择适合的传感器和特征对于实现准确和鲁棒的BEV感知至关重要。 本文提出了一种名为Simple-BEV的方法，旨在探究多传感器BEV感知中真正重要的因素。本文基于一个综合的自动驾驶数据集，通过对不同传感器配置和特征组合的实验进行全面评估。 提出了一种评估指标来量化BEV感知的准确性和鲁棒性，并使用该指标进行比较和分析。 实验结果表明，传感器的分辨率、覆盖范围以及传感器间的互补性是实现准确和鲁棒BEV感知的关键因素，我们的研究结果为多传感器BEV感知提供了指导，并为未来的自动驾驶系统设计提供了有价值的参考。
89120编辑于 2023-08-21 - 来自专栏集智书童
南洋理工提出DA-BEV | 用图像特征+BEV特征的互补性解决域自适应问题
在本文中，作者设计了一个名为DA-BEV的域自适应仅摄像头视角BEV框架，该框架通过利用图像视图特征和BEV特征的互补性来解决域自适应BEV的挑战。 为此，作者设计了DA-BEV，这是第一个针对仅使用摄像头的BEV感知的域自适应BEV感知框架，通过利用图像视图特征和BEV特征的互补性来解决BEV域适应性挑战。 \tag{2} BEV特征解码器 \mathcal{D}^{bev} 接着使用一组可学习的BEV Query q^{bev} 解码BEV特征 f^{bev} ： \tilde{q}^{bev}=\mathcal {D}^{bev}(q^{bev},f^{bev}). DA-BEV在BEV感知方面的优越自适应性能主要归因于两个因素： DA-BEV引入了基于 Query 的域自适应，巧妙地利用了BEV模型中图像视图特征和BEV特征的互补性，有助于有效地解决BEV感知中的域间隙
74510编辑于 2024-01-23 - 来自专栏一点人工一点智能
超详细 BEV 感知技术研究综述、BEV 感知实用工具箱Toolbox 及相关数据集分享
转载自：OpenDataLab 原文：超详细 BEV 感知技术研究综述、BEV 感知实用工具箱Toolbox 及相关数据集分享 ---- BEV（Bird’s-eye-view） 感知研究对自动驾驶领域影响巨大 相机、BEV 激光雷达和 BEV 融合。 2.2 BEV 激光雷达 BEV 激光雷达感知的普通流程主要是将两个分支将点云数据转换为 BEV 表示。下图为 BEV 激光雷达感知流程图，上分支提取 3D 空间中的点云特征，提供更准确的检测结果。 2.3 BEV 融合 BEV 感知融合算法有 PV 感知和 BEV 感知两种方式，适用于学术界和工业界。 04 Toolbox - BEV 感知工具箱 BEVFormer 是一种常用的 BEV 感知方法，它采用时空变换器将主干网络从多视图输入提取的特征转换为 BEV 特征，然后将 BEV 特征输入检测头中得到最后的检测结果
96420编辑于 2023-02-17 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
BEVFromer-从多相机图像中学习BEV表达(3)
续前文: BEVFromer-从多相机图像中学习BEV表达(1) BEVFromer-从多相机图像中学习BEV表达(2) 3. 处理历史BEV特征 旋转Pre Bev与当前车辆朝向一致。 / bev_w 叠加相邻帧的偏移量到BEV特征点坐标。 通过偏移量将当前帧的BEV特征点与上一帧的BEV特征联系起来。 prev_bev = torch.stack([prev_bev, bev_query], 1).reshape(bs*2, len_bev, -1) hybird_ref_2d = torch.stack
76920编辑于 2023-09-01 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
BEVFromer-从多相机图像中学习BEV表达(2)
续前文: BEVFromer-从多相机图像中学习BEV表达(1) 2.Spatial Cross-Attention 2.2 Deformable Detr Spatial Cross-Attention , F_i^t) 其中，i是Camera View Index；j是Reference Points Index； N_{ref} 是Total Reference Points for each BEV 2.3.1 剔除无效数据点 由于不是BEV中的每个三维坐标只会投影到其中几个View Image上，而不会投影到所有的View Image上，可以通过这个特点大幅缩减计算量。 下面是对bev_query和reference_point剔除冗余位置，重新整合的代码: indexes = [] for i, mask_per_img in enumerate(bev_mask) squeeze(-1) indexes.append(index_query_per_img) # each camera only interacts with its corresponding BEV
91130编辑于 2023-09-01 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
基于统一BEV表征的多任务多传感器融合
BEV Fusion Method BEVFusion在BEV空间实现了统一的多模态特征表达，同时保留几何结构和语义信息。 沿着x，y两个方向，按照rxr的BEV网格，使用BEV Pooling对Camera Feature点云进行聚合量化。 最后，沿z轴Flatten这些特征。 优化后的BEV Pooling将Camera-To-BEV Transformation提升了40倍，Latency从500+ms降低到12ms。 由于Depth估计的误差，Lidar BEV Features和Camera BEV Features可能会存在Spatially Misaligned的问题，因此需要Convolution-based BEV Encoder来解决这类问题。
87750编辑于 2023-09-01 BEV模型部署全栈教程（3D检测+车道线+Occ）
一、什么是BEV？鸟瞰视角（Bird's Eye View，简称BEV）是一种从上方观看对象或场景的视角，就像鸟在空中俯视地面一样。 BEV能够将复杂的三维环境简化为二维图像，这对于在实时系统中进行高效的计算尤其重要。二、BEV的优势简化的视角: BEV将三维空间简化为二维，这样可以在计算和存储上节省大量资源。 视觉效果: BEV提供了一种独特的视觉效果，使得场景中的物体和空间关系更加清晰可见。方便处理: 在BEV中处理物体检测、跟踪和分类等任务相较于直接在原始3D数据中处理要简单得多。 在自动驾驶中，神经网络 对采集到的图像提取特征，进行关联后，投影到一个矢量空间，就可以实现反映周围环境的鸟瞰图BEV的效果三、目前最火最常用的视觉BEV模型是哪一个？ 在BEV的感知阶段，算法根据物体出现在BEV网格上的概率进行打分，并通过Softmax函数对概率进行归一化处理，最后选择概率最高的物体类型对应的网格的类别预测结果五、多传感器融合BEV 融合派在自动驾驶领域的主要任务是融合各类传感器的数据
1.5K10编辑于 2024-10-08- 来自专栏集智书童
BEV新SOTA | Sparse4D v3用实例去噪+质量估计+解耦注意力全面提升BEV检测性能
代码：https://github.com/linxuewu/Sparse4D 1 Introduction 在时间多视角感知研究领域，稀疏型算法取得了显著的进展，达到了与密集型BEV算法相当的感受性能 重要的是，稀疏基于的算法在距离误差（mATE）方面的性能显著超过了密集BEV基算法。这主要是由于作者采用的质量估计所实现的置信度排序稳定性，从而在mATE方面取得了显著改进。 3D多目标跟踪。
1.4K10编辑于 2023-11-27 - 来自专栏一点人工一点智能
从论文到代码、从前沿研究到工业落地，全面了解BEV感知
可以看出，BEV 感知研究对自动驾驶领域具有巨大的潜在影响，值得学术界和产业界长期关注并投入大量精力，那么 BEV 感知到底是什么？自动驾驶的学术界和工业界大佬又都在关注 BEV 感知的什么内容？ 相机、BEV 激光雷达和 BEV 融合。 2.2 BEV 激光雷达 BEV 激光雷达感知的普通流程主要是将两个分支将点云数据转换为 BEV 表示。下图为 BEV 激光雷达感知流程图，上分支提取 3D 空间中的点云特征，提供更准确的检测结果。 图3 BEV 激光雷达感知流程图 2.3 BEV 融合 BEV 感知融合算法有 PV 感知和 BEV 感知两种方式，适用于学术界和工业界。 04 Toolbox - BEV 感知工具箱 BEVFormer 是一种常用的 BEV 感知方法，它采用时空变换器将主干网络从多视图输入提取的特征转换为 BEV 特征，然后将 BEV 特征输入检测头中得到最后的检测结果
82920编辑于 2023-11-01 - 来自专栏一点人工一点智能
MapFusion：一种新的多模态BEV特征融合方法
该方法首先应用特定的编码器来提取不同传感器输入（如相机和激光雷达）的特征，并将它们转换为统一的BEV表示形式，以保留几何和语义信息。 最终，将融合后的多模态BEV特征输入到解码器和预测头中，用于地图构建任务。 论文实验 本文主要介绍了MapFusion方法在高清地图建设和BEV地图分割任务中的表现，并与其他现有方法进行了比较。 · BEV地图分割任务中，将MapFusion与PointPainting、MVP和BEVFusion等方法进行了比较。 · Visualization中，通过可视化BEV特征图和高清地图预测结果，展示了MapFusion方法的有效性。
63800编辑于 2025-02-18 - 来自专栏全栈程序员必看
深度学习算法评价标准AP bbox bev 3d
深度学习算法的检测指标通常由bbox、bev、3d、aos四个检测指标 ? 上述四个检测指标的含义： bbox：2D检测框的准确率 bev：BEV视图下检测框的准确率 3d：3D检测框的准确率 aos：检测目标旋转角度的准确率 这篇博客介绍了SA-SSD算法的3D框指标计算的代码
2.1K30发布于 2021-04-07 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
【论文阅读】BEVFromer-从多相机图像中学习BEV表达(1)
Spatial Cross-Attention 2.1 3D BEV Query BEV的每帧的输入都是高分辨率的环视多视角图像，在Multi-Head Attention中的计算代价太高，所以基于Deformable 将2D BEV Query通过Lift操作拉成一个体柱(Pillar)，并在Z轴上进行采样，获取高度不同的获3D Points。 Args: H, W: spatial shape of bev. Z: hight of pillar. 来源: https://zhuanlan.zhihu.com/p/539925138 BEV Query坐标转换到像素坐标系分为3步：1)从BEV Query坐标转换到Lidar坐标系；2) Lidar 其中pc_range是BEV特征表征的真实的物理空间大小。
1K20编辑于 2023-09-01 - 来自专栏一点人工一点智能
简述：机器人BEV检测中的相机-毫米波雷达融合
论文：Vision-RADAR fusion for Robotics BEV Detections: A Survey作者：Apoorv Singh编辑：东岸因为@一点人工一点智能原文：简述：机器人BEV 物体检测任务中的一些关键挑战包括：· BEV Box表示（Box BEV representation）：相机图像采用透视图，但是下游自主任务在鸟瞰视图（BEV）中运行。 给定 个摄像机图像 ，每个图像都有一个外参矩阵 和一个内参矩阵 ，我们可以找到以BEV坐标框架为基础的特征的光栅化BEV地图，其中 ，其中 、 和 分别是通道深度和BEV 大白话用Transformer做BEV 3D目标检测2. Fast-BEV：简单快速的BEV框架3. 书籍下载-《自动驾驶中的深度学习和计算机视觉》4. 视觉3D目标检测，从视觉几何到BEV检测5. 超详细 BEV 感知技术研究综述、BEV 感知实用工具箱Toolbox 及相关数据集分享
1.3K20编辑于 2023-10-21 - 来自专栏arXiv每日学术速递
重塑路侧BEV感知！BEVSpread：全新体素化暴力涨点（浙大&百度）
具体而言，BEVSpread不是将包含在截头体点中的图像特征带到单个BEV网格，而是将每个截头体点作为源，并使用自适应权重将图像特征扩展到周围的BEV网格。 在本节中，我们详细介绍了BEV感知、路边BEV感知和体素化策略。 BEV感知。根据传感器类型，BEV方法主要可分为三部分，包括基于视觉的方法、基于激光雷达的方法和基于融合的方法。 路测BEV感知。路测BEV感知是一个新兴领域，但尚未得到充分的探索。BEVHeight首先关注路边感知，它预测高度分布以取代深度分布。 方法详解 网络整体框架如下图所示： Top-k Nearest BEV Grids：定义来表示BEV网格中任意位置的集合，来代表BEV网格中心的集合。 而BEV将图像特征扩展到周围的BEV网格，并准确地覆盖正确的BEV栅格，从而成功地检测到目标。
91710编辑于 2024-06-28 - 来自专栏一点人工一点智能
简述：机器人BEV检测中的相机-毫米波雷达融合
物体检测任务中的一些关键挑战包括： · BEV Box表示（Box BEV representation）：相机图像采用透视图，但是下游自主任务在鸟瞰视图（BEV）中运行。 给定 个摄像机图像 ，每个图像都有一个外参矩阵 和一个内参矩阵 ，我们可以找到以BEV坐标框架为基础的特征的光栅化BEV地图，其中 ，其中 、 和 分别是通道深度和BEV地图的高度和宽度 我们在这种方法中还存在另一个问题，它是基于图像中心在BEV（鸟瞰图）中采样雷达点。然而，由于图像网络的输入数据是二维透视视图，不能保证图像网络能够预测出好的BEV中心。 大白话用Transformer做BEV 3D目标检测 2. Fast-BEV：简单快速的BEV框架 3. 书籍下载-《自动驾驶中的深度学习和计算机视觉》 4. 视觉3D目标检测，从视觉几何到BEV检测 5. 超详细 BEV 感知技术研究综述、BEV 感知实用工具箱Toolbox 及相关数据集分享
1.1K20编辑于 2023-10-25 - 来自专栏GiantPandaCV
BEV-CV：用鸟瞰视角变换实现跨视角地理定位
BEV-CV 网络概述：BEV 分支如上路径所示，从 POV 变换到 BEV 再提取嵌入进行投影，下路径的航拍分支从 U 型网潜在空间中提取嵌入。 语义特征提取 为了为地面透视图像创建俯视表示，我们构建了BEV-CV的BEV分支。该网络包含四个阶段，实现在视角之间提取和重新采样透视信息。 在BEV-CV中，提取的正交特征通过一系列卷积层 ψ 传递，以产生压缩的BEV嵌入 \eta_{pov} \in \mathbb{R}^{1 \times 512} 。 在训练BEV-CV之后，只使用编码器。与BEV分支类似，在逐步编码映射 e_{0...n} 中提取航拍嵌入，每个解码器 d_{0...n} 都从先前的解码器解码，并连接来自相应编码器的提取结果。 例如，BEV变换规范在训练期间设置，这决定了BEV变换模块中的参数数量和变换形状，这根据摄像机内参而定。这限制了网络推理时对未见内参的泛化能力。
2.6K10编辑于 2024-01-11 - 来自专栏机器之心
从论文到代码、从前沿研究到工业落地，全面了解BEV感知
BEV 感知到底是什么？自动驾驶的学术界和工业界又都在关注 BEV 感知的什么内容？本文将会为你揭晓答案。 相机、BEV 激光雷达和 BEV 融合。 BEV 激光雷达 BEV 激光雷达感知的普通流程主要是将两个分支将点云数据转换为 BEV 表示。下图为 BEV 激光雷达感知流程图，上分支提取 3D 空间中的点云特征，提供更准确的检测结果。 图 3：BEV 激光雷达感知流程图 BEV 融合 BEV 感知融合算法有 PV 感知和 BEV 感知两种方式，适用于学术界和工业界。 Toolbox - BEV 感知工具箱 BEVFormer 是一种常用的 BEV 感知方法，它采用时空变换器将主干网络从多视图输入提取的特征转换为 BEV 特征，然后将 BEV 特征输入检测头中得到最后的检测结果
68810编辑于 2023-02-23 - 来自专栏汽车电子
老司机，你开的车到底是BEV、HEV、PHEV、EREV还是FCEV？
你可能听过BEV、PHEV、HEV、FCEV这些术语，但如果有人问你，比亚迪的DM-i属于什么类型？理想L系列是混动还是增程式？你可能会觉得有些犯难，一时不知道如何回答。 纯电动（BEV，只能充电）纯电动汽车（Battery Electric Vehicle，简称 BEV）完全依靠电能驱动，核心部件包括电池组、电机和控制系统。 纯电体验在电池电量充足时，车辆表现与 BEV 类似，拥有平顺、安静的驾驶体验。灵活性高既能享受电动驾驶的经济性，又能通过增程器避免因电量耗尽导致的尴尬。 纯电动汽车（BEV）的最大制约因素：尽管纯电动汽车被认为是未来的终局，但它的快速普及仍然面临一个关键难题：充电基础设施。 无论是HEV、PHEV、EREV，还是BEV和FCEV，新能源汽车行业的快速发展已经为我们带来了更多的选择和更加环保、高效的出行方式。
1.9K20编辑于 2025-01-08
腾讯云开发者
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