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...
而没有融合任何跨分辨率的信息;(2) 现有的交互策略中核心模块的计算量主要由图像空间backbone占据,但它不包含任何BEV空间信息,导致大量的计算并没有执行PV到BEV转换这一关键任务;(3) 后交互策略和中间交互策略的前向处理中的信息流是单向的,信息从图像空间流到BEV空间,而BEV空间中的信息并没...
BEV(Bird’s Eye View)即鸟瞰图,Transformer则是一种基于自注意力机制的深度学习模型。两者的结合使得车辆能够更准确地感知周围环境,尤其是在复杂路况下表现出色。BEV+Transformer感知架构的核心优势在于: 高精度感知:通过多传感器数据融合,BEV+Transformer能够生成高精度的环境地图,提升自动驾驶系统的感知能力。 硬件成本...
BEV-Transformer的实现方式也可分为两类,一类是通过cross-attention机制,在后端加入3D信息和2D特征的关联,它可以进一步细分为利用相机参数、不利用相机参数两种方式,比如Nullmax提出的BEVSegFormer,就是不利用相机参数的形式。 另一类是在前端,通过Frustum(视锥)的方式,2D特征上面直接加入3D信息,PETR的一系列工作就是这...
谈一谈BEV和Transformer在自动驾驶中的应用 BEV和Transformer都这么火,这次就聊一聊。 结尾有资料连接 一BEV有什么用 首先,鸟瞰图并不能带来新的功能,对规控也没有什么额外的好处。 从鸟瞰图这个名词就可以看出来,本来摄像头等感知到的物体都是3D空间里的的,投影到2D空间,只是信息的损失,也很简单(乘一个矩阵)...
目前建立BEV的方法有自底向上的做法即由多视角图片及其深度信息构建视锥最终得到BEV。而更好的方法是自顶向下的,预先定义BEV空间初始化特征,在通过Transformer与每个图像特征进行交互,最终得到BEV特征。类似于BEVFormer。 在构建BEV的过程中,有两...
具体到感知端，传感器配置持续“内卷”，多传感器信息融合成为关键课题。基于BEV+Transformer做特征融合，有利于解决图像尺度问题和遮挡问题，更好地实现向量空间的构建，逐渐成为智能驾驶感知的主流范式。另外，在AI大模型的助力下，通过算法提前融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等不同传感器的数据信息特征，...
BEV变压器的原理是基于电磁感应定律和电子变换器技术。当电动汽车连接到电网时,交流电将通过变压器进行转换,以便适应电动汽车电池的充电需求。这种转换过程需要经历几个步骤。 第一步是给变压器提供电源。通常情况下,电动汽车充电站会连接到国家或地区的电网,通过配电柜将电能引导到变压器中。变压器是被动元件,负责转换电源...
BEV+Transformer架构的崛起不仅推动了自动驾驶技术的进步,也对相关产业链产生了深远影响。车载摄像头作为感知层的核心传感器,其像素水平不断提升,800万像素摄像头已成为高阶自动驾驶系统的标配。同时,随着BEV架构的普及,成像雷达的作用逐渐被弱化,多模态传感器融合成为主流方案。此外,BEV+Transformer架构对算力的需求也大幅...
BEV+Transformer方案应运而生。BEV（Bird's Eye View），是指一种鸟瞰式的视角或坐标系，可以立体描述感知到的现实世界，相当于在车辆正上方10-20米处向下俯视车辆及周围环境，也被叫做“上帝视角”。相对应的，BEV也代指将视觉信息由图像空间端到端地转换到BEV空间下的技术。在BEV视图中，道路信息自上而下展示...