开源BEV方法通常遵循端到端的流程,直接从RGB输入预测BEV分割结果。然而,当RGB输入与BEV目标来自不同视角时,直接的点对点预测带来了难以优化的挑战。作者提出了一个BEV自编码器,通过从损坏的潜在特征重建BEV地图,自动学习典型模式,确保解码器预测合理并符合现实世界。在第一阶段,训练一个BEV Autoencoder,给定损坏的噪声...