BEVTransformer的核心在于将来自不同传感器的数据统一转换为BEV视角的特征图。 利用Transformer的自注意力机制对BEV特征图中的不同位置特征进行分析,建立物体与物体之间的相关性。 Transformer处理完BEV视角特征后,生成的输出包含环境的高层次语义信息,如物体类别、位置、运动趋势等。 实际应用: 障碍物检测与识别:BEV
BEVTransformer是一种结合鸟瞰视角(BEV)和Transformer模型的自动驾驶感知技术,旨在提升自动驾驶系统对复杂交通场景
Transformer模型在BEV(Bird’s Eye View,鸟瞰图)技术中的应用,主要通过结合Transformer架构的注意力机制和BEV技术的全局视角特性,显著提升了自动驾驶系统的感知能力。以下是具体的应用机制和提升感知能力的机制: BEV技术与Transformer模型的结合BEV技术通过将多传感器(如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等)采集的2D图像信息整合...
其实“BEV(Bird’s Eye View)+Transformer”是两个方向的技术,BEV是一种全新的3D坐标系,而Transformer则是一种深度学习神经网络模型,BEV+Transformer的组合方案在感知、理解和预测方面表现得更为强大,彻底终结了2D直视图+CNN时代。BEV+Transformer通过鸟瞰视角与Transformer模型的结合,显著提升了自动驾驶系统的环境感知与...
What:什么是BEV+Transformer 首先解决技术概念问题。 BEV(Bird's-eye-view),即鸟瞰图视角,是自动驾驶跨摄像头和多模态融合背景下的一种视角表达形式。 它的核心思想,是将传统自动驾驶2D图像视角(Image View)加测距的感知方式,转换为在鸟瞰图视角下的3D感知。
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
靠的就是Transformer算法,通俗点说,它能让句子中的每个元素都能“联系上下文”,知道自己应该被翻译成什么。 2021年之后,BEV感知、Transformer都爆火了一把。 在BEV感知之前,传统的做法是分别算出每个摄像头图像的感知结果,然后再把这些感知结果拼在一起。
BEV+Transformer架构能够在复杂交通场景中识别各类障碍物,包括车辆、行人和道路设施等。通过自注意力机制,系统可以在特征图中捕捉到这些障碍物,并进行有效的识别。 2. Corner Case处理: 在面对极端情况如交通事故、道路封闭或突发事件时,BEV+Transformer技术能够提供实时、全面的环境感知,帮助自动驾驶系统迅速评估当前的道...
BEV 感知技术要广泛应用,离不开 Transformer 这样的模块进行空间坐标系的转换,比如将 2D 图像转换到 3D 空间里去。 其架构简单说就是:先通过一个共享的主干网络来提取每个相机的特征,然后再通过 Transformer 等将多摄像头数据,完成从图像空间到 BEV 空间(3D)的转换。