问题2 BEVpooling的索引操作支持问题 公版在做2D到3D转换时,从图像空间的index映射到BEV空间的index,相同的BEV空间index相加后再赋值到BEV tensor上,即公版的步骤二。考虑到征程5对索引操作无法支持,因此该操作在部署时需要做替换。 问题3 分割头粒度太粗 地平线提供的是多任务的BEV感知算法,对于多任务模型来说不...
问题2 BEVpooling的索引操作支持问题 公版在做2D到3D转换时,从图像空间的index映射到BEV空间的index,相同的BEV空间index相加后再赋值到BEV tensor上,即公版的步骤二。考虑到征程5对索引操作无法支持,因此该操作在部署时需要做替换。 问题3 分割头粒度太粗 地平线提供的是多任务的BEV感知算法,对于多任务模型来说不...
LSS是英伟达在ECCV2020上发表的文章《Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D》中提出的一个BEV感知算法,后续很多BEV感知算法如CaDDN、BEVDet都是在LSS的基础上实现的。本文将结合论文和代码详细解读LSS的原理。 1. 核心思想 作者提出一种新的端到端架构...
自底向上方法核心是: Lift——对各相机的图像显性地估计像平面下采样后特征点的深度分布,得到包含图像特征的视锥(点云); Splat——结合相机内外参把所有相机的视锥(点云)分配到BEV网格中,对每个栅格中的多个视锥点进行sum-pooling计算,形成BEV特征图; Shoot——用task head处理BEV特征图,输出感知结果。本文就是...
Splat操作的第一步是构建BEV空间下的特征,这个过程在voxel_pooling函数中实现。该函数有两个输入,一个自车坐标系下的视锥点云坐标点geom,维度为(1,6,41,8,22,3);另一个是camencode模块输出的图像特征点云x,维度为(1,6,41,8,22,64)。voxel_pooling函数的处理过程如下: ...
自底向上方法的另一重要论文——BEVDepth——在保持LSS框架的基础上，重点优化深度估计的准确性，并引入高效计算体素池化（Voxel Pooling）方法，以及多帧融合（Multi-frame Fusion），显著提升了BEVDepth的性能。据2022年9月18日的记录，BEVDepth在nuScenes Camera-only Detection Task中位列第四，其纯版本...
自动驾驶:BEV开山之作LSS(lift,splat,shoot)原理代码串讲 前言 Lift 参数 创建视锥 CamEncode Splat 转换视锥坐标系 Voxel Pooling 总结 前言 目前在自动驾驶领域,比较火的一类研究方向是基于采集到的环视图像信息,去构建BEV视角下的特征完成自动驾驶感知的相关任务,所以如何准确的完成从相机视角向BEV视角下的转变就变...
简介:自动驾驶:BEV开山之作LSS(lift,splat,shoot)原理代码串讲 前言 目前在自动驾驶领域,比较火的一类研究方向是基于采集到的环视图像信息,去构建BEV视角下的特征完成自动驾驶感知的相关任务。所以如何准确的完成从相机视角向BEV视角下的转变就变得由为重要。目前感觉比较主流的方法可以大体分为两种: ...
LSS是英伟达在ECCV2020上发表的文章《Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D》中提出的一个BEV感知算法,后续很多BEV感知算法如CaDDN、BEVDet都是在LSS的基础上实现的。本文将结合论文和代码详细解读LSS的原理。鸟瞰图BEV("bird's-eye-view")自动驾驶BEV...
使用Voxel Pooling结合图像特征点云与ego坐标系下的点，构建BEV特征。此过程中，首先准备Voxel Pooling前工作，然后通过cumsum_trick完成运算，图示展示区间索引与点特征关系。BEV特征通过ResNet-18进行多尺度特征提取，输出融合后应用于BEV网格上的语义分割。算法最终通过基于像素的交叉熵损失，与binimgs真值...