学习BEV 和 OCC 需要扎实的知识基础,包括:线性代数,微积分,概率论,深度学习,计算机视觉,ubuntu操作系统,C++,python,pytorch,矩阵论,阅读论文和博客得习惯。 第二是数据采集和处理能力 BEV和OCC需要大量的数据来训练和验证算法,因此数据采集和处理能力是必不可少的。数据采集可以通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传...
体素特征被发送到局部全局特征提取和融合block,以分别提取局部上下文感知体素特征和全局上下文感知BEV特征。然后使用交叉表示特征交互模块对用于不同下游感知任务的体素特征和BEV特征进行信息交换。在训练过程中,联合Occ-Det数据增强和渐进loss weight调整策略用于UniVision框架的有效训练。 1)Ex-Im View Transform 深度导向显...
可以说,BEV技术栈已经成为每个自动驾驶算法人员的必备技能。 特斯拉前面大火的Occupancy方案,其实也是基于BEV技术做的,方法论本质上和3D检测任务相同。Occupancy的提出其实就是解决一些长尾问题,比如截断目标、形状不规则、未有清晰语义的目标(比如挂车、树木、垃圾、以及石子等),传统的3D检测始终无法cover all?那么是否可以...
极越采用了纯视觉方案智驾,结合了BEV和OCC占用网络技术。当开启车载导航,在支持ASD的路段行驶时,屏幕上会出现一个ASD灰色图标。只需轻点智驾按键,紫色图标亮起,意味着已激活ASD智能辅助驾驶。 系统会根据前车行驶状况,依据我们设定的参数,智能判断并选择变换车道或超车,仿佛有个“老司机”在掌控。这种体验真是让人赞叹...
机器坏了可以修 论文Occ-BEV思路:通过大规模预训练让模型像人一样具有脑补(3D)和预测(4D)的能力。 特斯拉的BEV->Occupancy->World Model,逐年深入,明年得是加上XXX Naiyan Wang:关于大模型和自动驾驶的几个迷思 发布于 2023-07-11 22:33・IP 属地北京 ...
体素特征被发送到局部全局特征提取和融合block,以分别提取局部上下文感知体素特征和全局上下文感知BEV特征。然后使用交叉表示特征交互模块对用于不同下游感知任务的体素特征和BEV特征进行信息交换。在训练过程中,联合Occ-Det数据增强和渐进loss weight调整策略用于UniVision框架的有效训练。
- 纯视觉方案在算法和数据积累上已取得显著进展。例如,特斯拉的FSD系统通过海量驾驶数据训练,实现了较高的感知精度和决策能力。 - 极越汽车的BEV+Transformer+OCC技术已实现厘米级精度,接近或超越激光雷达的表现。 --- 二、纯视觉方案的优势 1. 接近人类驾驶逻辑: ...
1944年拍摄的曼哈顿的鸟瞰图 | 这是一张在1944年拍摄的曼哈顿的鸟瞰图,一幅令人难以置信的垂直景观。 如今,鸟瞰图BEV(bird's eye view)应用到了汽车自动驾驶。BEV transformer occ的视觉算法在不断加速自动驾驶感知和决策规划,不日将迅速渗透智驾领域。
被关注的原因有两个,一是OCC占用网络一般会被用于纯视觉算法架构的环境感知,以便试图取代激光雷达的高成本,比如极越01;但随着理想发布OTA 5.0后,激光雷达+OCC占用网络成为除BEV+Transformer之外,另一L2+智能驾驶技术路线。 更为重要的是,除了理想之外,蔚来和小鹏在构建智驾神经网络算法上,也同样使用了激光雷达+OCC占用...
自动驾驶感知算法:BEV、占据网络 | 不光是上述提到的BEVFormer、PETR算法,我们在本课程中会详细的分析、总结和对比不同算法之间的来龙去脉,各自发展的过程,核心思想和优化点。 GitHub地址链接 这一工作的分享,激发了大家对自动驾驶感知算法方向的探讨,普遍认为占据网络是未来感知算法的终极解决方案 。通过稠密的空间体...