这段时间把 BEV Multi-Camera 视觉感知算法总体上研究了一波,论文粗粗的读了一些,开源代码深入的跑了几个,新东西太多了,学不过来,就简单的在这里整理一下。 本文不深入讨论每个方法的细节之处,先说几个感受: 纯视觉 BEV 的 2D 特征提取网络和 3D 空间关系转换网络相对独立,且目前还都没有达到最优效果。 3D...
BEVFormer 生成的 BEV 特征可以同时支持多个 3D 感知任务,例如 3D 对象检测和地图分割,这对于自动驾驶系统很有价值。如图1所示,我们的BEVFormer包含三个关键设计,分别是(1)网格形状的BEV queries,通过注意机制灵活融合空间和时间特征,(2)空间交叉注意模块从多摄像头图像中聚合空间特征,(3)时间自注意力模块从历史BEV...
基于Fast Ray变换,论文进一步提出了Fast BEV,这是一种更快、更强的全卷积BEV感知框架,无需昂贵的视图transformer或深度表示。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。 方法 Fast BEV共...
这个参数根据当前 Temporal Self-Attention 模块是否有 prev_bev 特征输入而言,会对应不同的情况,之所以会出现不同,是考虑到了前后时刻 BEV 特征存在特征不对齐的问题,BEV 特征不对齐主要体现在以下两个方面。 一、车自身是不断运动的 上一时刻和当前时刻,由于车自身的不断运动,两个时刻的 BEV 特征在空间上是不...
在深入调研大家的需求后,我们选择了行业几乎所有主流BEV算法(纯视觉+多传感器融合方案),从0到1为大家详细展开网络结构设计、算法优化、实战等方方面面,内容非常详细!最适合刚入门的小白以及需要在业务上优化算法的同学,大纲如下: 主讲老师 柒柒,自动驾驶之心前沿技术研究团队成员,上海交通大学在读博士,深耕自动驾驶算法...
乐道的纯视觉智驾技术核心特点:「BEV凝视」[并不简单] 按照官方讲解,凝视主要是在几个容易发生事故的视角盲区增加了持续的视觉追踪,有点像摄像头帮你持续看着盲区的意思。 一共有4个这样的视觉凝视区域,总...
极越01采用了“纯视觉”感知算法(BEV+Transformer),其算法内核拥有百度Apollo高阶自动驾驶全套能力和安全体系,目前已知的信息可以得知,Apollo的L4级自动驾驶安全测试里程已超过7000万公里。这套纯视觉感知架构拥有11个高清摄像头(其中7个800万像素)、12个超声波雷达、5个毫米波雷达总计28个智驾传感器。这套视觉方案中,...
BEV+Transformer的“纯视觉”方案已经在极越01上实现了国内唯一量产,基于双NVIDIA DRIVE Orin芯片,AI算力508 TOPS,纯视觉感知架构拥有11个高清摄像头(其中7个800万像素,行业数量最多)、12个超声波雷达、5个毫米波雷达总计28个智驾传感器。在实现“纯视觉”技术升级后,极越01全系取消了激光雷达,取而代之的是OCC占用...
如果您希望在BEV感知方向做进一步提升,欢迎学习国内首个BEV感知教程(纯视觉+多模态),学习链接:https://gsf.xet.tech/s/eGJy6, 视频播放量 4381、弹幕量 0、点赞数 48、投硬币枚数 15、收藏人数 142、转发人数 23, 视频作者 自动驾驶之心, 作者简介 自动驾驶之心官方唯
特斯拉展示了基于 Transformer 使用纯视觉输入进行自动驾驶感知任务的惊艳效果,但是它并没有展示其方法的具体实现和量化指标。与此同时,学术界也有许多相关工作旨在利用纯视觉输入来完成自动驾驶感知任务,例如 3D 目标检测或者构建语义地图。我们提出的 BEVFormer 的主要贡献在于使用Transformer 在 BEV 空间下进行时空信息...