最近看了bev相关的算法,bevfusion算是其中比较经典的目标检测和分割模型,融合了相机和lidar,也可以单独进行检测。 1.研究背景 首先分析当前研究的几个方向: Lidar-base 将camera数据投影到点云上,然后用点云检测算法进行检测,如pointnet,sparseConvNet;这种方法丢失了图像的语义信息,如下图所示: 语义信
BEVFusion 参考算法采用 BEVFormer 和 centerpoint 分别生成视觉和 LiDAR BEV 特征,然后使用 SE 模型融合 BEV 特征,最后将 BEV 特征解码。 暂时无法在飞书文档外展示此内容 改动点: 相机流使用了地平线深度优化后的 bevformer 参考算法,并将其转换到 LiDAR 坐标系,其相对于公版的优化如下: 使用地平线深度优化后...
BEVFusion 有两个独立的流,将相机和激光雷达的原始输入编码为同一个 BEV 空间的特征。然后设计了一个简单的模块来融合这些 BEV 特征,再将最终的特征输入预测 head。该框架是通用的,可以在该框架中加入相机或激光雷达的单模态 BEV 模型。在相机流使用了 LSS,将多视角图像特征映射成 3D 自车坐标系特征,生成相机 ...
DBD的读基于ScopedPtr,读的时候首先去尝试获取tls的wrapper,如果没获取到,则需要新建并加入全局wrapper列表,获取到wrapper后,执行BeginRead加tls读锁,随后进行读取,Read只会加锁不会释放锁,ScopedPtr销毁的时候才会释放。 5.2 写函数 DBD供外部调用的写函数分为两种,一种是直接修改,另一种是依赖前台数据(当前生效数据...
代码已开源:https://github.com/ADLab-AutoDrive/BEVFusion 1 背景简介 感知模块(如3D BBox检测,3D语义分割)一直是自动驾驶系统里最重要的环节之一,为了达到足够的安全冗余,车辆上一般会集成多种传感器,如激光雷达,摄像头,毫米波雷达等,这些传感器特性不同,能够起到很好的互补作用。在面向L4的自动驾驶系统里,激光...
Bevfusion进化算法是融合多传感器数据用于目标检测的先进算法。该算法致力于提升自动驾驶场景下感知的准确性与可靠性。Bevfusion进化算法运用鸟瞰图（BEV）视角进行数据处理。它能有效整合激光雷达与摄像头等不同传感器信息。算法核心在于优化多源数据的融合策略。对激光雷达点云数据的特征提取是重要环节。借助卷积神经网络处理...
BEVFusion是一种新颖的数据融合方法,它利用鸟瞰图(BEV)作为统一的表示空间,将不同传感器的数据融合到一起,从而提高3D检测的准确性。 接下来,我们将对BEVFusion的核心代码bevfusion.py进行详细的解析。 首先,让我们从整体上理解bevfusion.py的代码结构。该文件主要包括以下几个部分: 数据预处理:在数据预处理阶段,将...
简介: 多传感器感知原理解读 | BEVFusion解读(二) 结合上一篇对于BEVFusion理论部分的理解,这一篇对于代码细节进行分析与记录。 其中,camera-only检测网络是BEVDet的变体,其中view transformer和超参数有差异。因为采用了新提出的efficient bev pooling方式,实现比BEVDet更快和更高精度的性能。 fusion_models的定义 在...
简介:BevFusion是一种创新的3D物体检测算法,它通过融合激光雷达和相机的多传感器数据,在鸟瞰图(Bird's Eye View, BEV)上实现端到端的检测。本文详细分析了BevFusion的转换过程,包括传感器校准、数据融合、特征提取和3D边界框生成,并通过实例和图表解释了其工作原理。
时序融合引入多帧BEV特征提升动态场景理解 总结 BEVFusion通过统一的BEV表示空间和高效融合机制,解决了多模态传感器在几何与语义任务中的权衡问题,成为自动驾驶多任务感知的标杆框架其设计范式为后续研究提供了重要启发 **“统一表示+轻量优化”是多模态融合的核心方向** ...