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...
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...
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...
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...
在nuScenes上的实验结果表明了BEVFormer的有效性。在其他条件完全一致下,使用时序特征的BEVFormer比不使用时序特征的BEVFormer-S 在NDS指标上高7个点以上。尤其是引入时序信息之后,基于纯视觉的模型真正能够预测物体的移动速度,这对于自动驾驶任务来说意义重大。
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...
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...
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,...
任何技能通过后天的学习与练习都可以得到,而练习是关键。但是要变得更好,你不仅可以练习已经知道的概念。你需要挑战自我,并超越熟悉的领域。如果你不断地在自己现有技能的边缘进行练习,那么你将脱颖而出。 链接:https://pan.baidu.com/s/1YDrjbjfbzYHPxhNwRbN2Ng?pwd=9902 提取码:9902...