视觉感知——【Transformer】BEVFormer: Learning BEV Representation from Multi-Camera Images

论文链接：BEVFormer: Learning Bird’s-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal Transformers（内附官方中文版）
提取码：z3un
源码：https://github.com/zhiqi-li/BEVFormer

文章侧重点

BEVFormer应用 Transformer 和时态结构，通过预定的网格状 BEV 查询向量从多摄像头输入中生成鸟瞰图 (BEV) 特征（图像特征转换为 BEV 特征）。

网络架构

1. 采用两种backbone网络——ResNet101-DCN+VoVnet-99获取6个相机视角下的图像特征。$F_t={F_t^i}_{i=1}^{N_{view}}$
   

2. 时序自注意力机制：利用时间戳 t−1 的 BEV 特征。在每个编码器层，首先使用 BEV 查询向量 Q 通过时间自注意力从先验 BEV 特征 Bt−1 查询时间信息。对于每个序列的第一个样本，时间自注意力将退化为没有时间信息的自注意力。

• BEV 查询向量Q ：预定义了一组网格形状的可学习参数〖∈ℝ〗^(××)，位于 Q 的 p = (x, y) 查询 Qp∈R1×C 负责 BEV 平面中对应的网格单元区域。BEV 平面中的每个网格单元对应于真实世界的 s 米大小。
• BEV 特征的中心默认对应自我车的位置。

3. 空间交叉注意力机制：利用 BEV 查询向量 Q 从多摄像机特征 Ft 中查询空
   间信息。
   (x′, y′)表示p = (x, y) 的查询向量 Qp对应的真实世界位置。 在三维空间中，位于 (x′, y′) 的物体会出现在 z 轴的高度z′ 处.
   
   
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