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...
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...
众所周知，BEV+Transformer方案可以将静态道路信息与动态道路信息统一到了同一个坐标系下，通过实时感知与转换，在行驶中即可实时生成“活地图”。觉非科技认为，在BEV+Transformer架构下，道路数据越来越重要。“单车BEV实时感知范围较小，且许多特殊场景出现频率低等因素影响，很难实现所有驾驶场景数据的全覆盖。”刘斌...
具体表现在，大算力芯片快速发展、大模型算法的应用，以及“大屏”时代，高像素摄像头可以提供极致的用户体验价值；L3/L4级自动驾驶商业化加速，摄像头高效的自清洁功能产品竞争力的核心；Transfer + BEV视觉算法架构的快速迭代以及产品内卷，功能下沉，摄像头复用是必然趋势。毫末智行上海研发中心负责人孙宣峰发表了《自...
觉非科技认为,在BEV+Transformer架构下,道路数据越来越重要。“单车BEV实时感知范围较小,且许多特殊场景出现频率低等因素影响,很难实现所有驾驶场景数据的全覆盖。”刘斌表示,高精地图具备超视距等能力,在复杂路口、恶劣天气等复杂与极端场景下,地图与车端BEV感知数据闭环进行有效互补,才能提升高阶智能驾驶的安全性和驾...
目前,经三代架构迭代、超400万片前装量产验证,地平线已经推出了最新一代智能驾驶加速引擎——BPU纳什,专为大参数量Transformer、大规模交互式博弈而设计,具有超异构计算架构,可显著增强算力多样性,是智能汽车时代的最优选择。 除此之外,地平线还推出了基于征程5的纯视觉BEV感知原型方案,并提出“感知决策一体化”的...
传统的自动驾驶堆栈的架构如上图所示 上图展示了一个传统的自动驾驶堆栈(为简单起见,此处省略了本地化等许多方面)。在此图中,圆圈代表功能模块,并根据它们所在的空间进行颜色编码。绿色模块出现在 2D 中,蓝色模块出现在 BEV 中。只有相机感知发生在 2D 空间中,或者更准确地说,是获取机载相机图像的透视空间。它依...
在"BEV+Transformer"趋势下，算法复杂度、数据规模以及模型参数均呈指数级提升，推动自动驾驶芯片向着大算力、新架构以及存算一体等方向演进。1、大算力：向数百TOPS算力演进。传统L1/L2辅助驾驶所需处理的数据量小且算法模型相对简单，因此以Mobileye为代表的单目视觉+芯片算法强耦合的一体机方案即可满足需求。但领航...
觉非科技认为,在BEV+Transformer架构下,道路数据越来越重要。“单车BEV实时感知范围较小,且许多特殊场景出现频率低等因素影响,很难实现所有驾驶场景数据的全覆盖。”刘斌表示,高精地图具备超视距等能力,在复杂路口、恶劣天气等复杂与极端场景下,地图与车端BEV感知数据闭环进行有效互补,才能提升高阶智能驾驶的安全性和驾...
2、BEV-Transformer架构 在有了Transformer之后,它天然提供了一种机制,可以利用decoder中的cross-attention(交叉注意力)机制,架接3D空间和2D图像空间的关系。 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...