BEV

论文精读VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation

2Motivation3解决方法4具体效果4.1评价指标4.2结果5反思6学习1基础背景论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.04259团队：Waymo2Motivation之前的方案中，主要通过BEV
EEPI·2023-09-23 23:24

觉非科技数据闭环系列 | BEV感知研发实践

随着自动驾驶迈向量产场景，“BEV感知+数据闭环”已成为新一代自动驾驶量产系统的核心架构。数据成为了至关重要的技术驱动力，发挥数据闭环的飞轮效应或将成为下半场从1到N的胜负关键。
高工智能汽车·2023-09-14 13:45

BEVFromer论文研读

其中BEVqueries的参数是可学习的，它通过注意力机制查询多相机视角下的BEV空间特征
高的好想出去玩啊·2023-09-12 18:22

MapTR v2文章研读

maptrv2改进之处：在分层query机制中引进解耦自注意力机制，有效降低了内存消耗；在训练阶段，额外引进一对多预测分支，增加正样本数量，有效加速模型收敛；在透视图(perspectiveview)和鸟瞰图(bev
高的好想出去玩啊·2023-09-12 18:51

[杂谈]-电动汽车有哪些不同类型

1、概述2、纯电动汽车（BEV）3、燃料电池电动汽车（FCEV）4、插电式混合动力汽车(PHEV）5、混合动力电动汽车(HEV)6、轻度混合动力HEV7、增程型混合动力电动汽车(RE-HEV)1、概述电动汽车是汽车行业的现在和未来
视觉&物联智能·2023-09-11 02:17

1.3 BEV开源数据集介绍

本文来自自动驾驶之心知识星球的国内首个BEV感知全栈系列学习教程文章目录BEV开源数据集介绍：KITTIBEV开源数据集介绍：nuScenesBEV开源数据集介绍：WaymoBEV开源数据集介绍：KITTI
骆驼穿针眼·2023-09-10 22:05

3D目标检测数据集 KITTI（标签格式解析、点云转图像、点云转BEV）

本文介绍在3D目标检测中，理解和使用KITTI数据集，包括KITTI的基本情况、下载数据集、标签格式解析、点云转图像、点云转BEV。
一颗小树x·2023-09-09 16:13

AI数据标注迈入自动化时代，26年老兵掘金全球智能汽车市场

一是以BEV为代表的感知技术，输出的空间从2D透视图像转换到了3D空间＋时序维度，4D标注应运而生；二是4D标注借助点云级别或object级别的重建，通过人工标注积累原始数据，再投喂训练云端大模型逐步替换人工标注
高工智能汽车·2023-09-06 12:21

长胜证券：三大拐点共振 看好智能驾驶新一轮行情

摘要【长胜证券：三大拐点共振看好智能驾驭新一轮行情】长胜证券研报指出，全球共振，国内智驾商场正迎来三大拐点：1）技能上，“BEV+Transformer+数据闭环”新架构2023年开端上车，使得不依靠高精地图的城区领航成为可能
2301_79190085·2023-09-05 11:28

OpenPCDet系列 | 8.3 nuScenes数据集坐标系转换

文章目录1.calibrated_sensorandego_pose2.坐标系转换几个例子2.1全局坐标系转雷达坐标系2.2全局坐标系转图像坐标系2.3激光雷达坐标系转图像坐标系3图像BEV坐标系与自车坐标系
Clichong·2023-09-02 06:53

FusionAD：用于自动驾驶预测和规划任务的多模态融合

以前，基于端到端学习的方法通常基于透视视图相机和激光雷达信息直接输出控制命令或轨迹.论文提出了基于BEV多模态的多任务端到端学习框架，专注于自动驾驶的预测和规划任务。
飞大圣·2023-08-29 02:58

BEV感知实时构建路口拓扑 觉非科技基于MapTR的优化与实践

近期，觉非科技通过在车端与路端的大规模数据积累，基于MapTR（MapTRansformer）方法提出了创新与优化：①对车道信息的表达方式进行优化，并简化了模型结构；②在MapTR的基础上加入了地图先验信息，有效提升模型输出地图元素的准确度与召回率；③加入车道中心线以及道路拓扑等要素的建模，系统化提升单车实时建图效率，易于自动驾驶规控使用。2022年，华中科技大学VisionLab与地平线合作，共
高工智能汽车·2023-08-16 16:28

libevent eventbuffer 事件缓冲区的使用

include#include#include#include#include#include#include#include#includevoidread_cb(structbufferevent*bev
洪大宇·2023-08-13 07:21

充分考虑工业真实场景！基于激光雷达相机融合的鲁棒3D目标检测benchmark

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！
自动驾驶之心·2023-08-13 03:28

3D目标检测评估标准

评价指标bbox：2D检测框的准确率3d：3D检测框的准确率bev：BEV视图下检测框的准确率aos：检测目标旋转角度的准确率pointrcnn评估的时候就产生了4个评价指标的RP曲线car_deteceion.png2Dbox
星光技术人·2023-08-11 10:33

BEV3D检测模型

Fast-BEV:AFastandStrongBird‘s-EyeViewPerceptionBaseline目录Fast-BEV:AFastandStrongBird‘s-EyeViewPerceptionBaseline
smilelingling·2023-08-10 08:57

在线高精地图生成算法调研

img2bev的方式之前有IPM，通过假设地面的高度都为0来完成转换，但是因为存在地面倾斜和车的颠簸，我们并不能保证车道线被正确投影到BEV上。
CVplayer111·2023-08-09 07:00

【BEV感知】3-BEV开源数据集

3-BEV开源数据集1KITTI1.1KITTI数据怎么采集?1.2KITTI数据规模有多大?1.3KITTI标注了哪些目标?
暖焱·2023-08-08 11:33

《论文阅读13》Efficient Urban-scale Point Clouds Segmentationwith BEV Projection

一、论文研究领域：城市级3D语义分割论文：EfficientUrban-scalePointCloudsSegmentationwithBEVProjection论文链接注：BEV：Bird'sEyeViewBEV
Darren_pty·2023-08-08 05:49

MapTR论文笔记

基于bev分割的建图方法，缺少向量化实例级的信息，比如说lane结构。为了获得向量化的HDmap，HDMapNet将像素级的分割结果分组，需要复杂且耗时的后处理。Vect
SugerOO·2023-08-07 03:51

【AUTOSAR】BMS开发实际项目讲解（八）----BMS热管理冷却功能

热管理参数项目模式BEV进入条件（℃）退出条件（℃）目标水温（℃）目标流速（L/min）冷却一级冷却行车T1_in=35T1_out=282020快充T1_in=30T1_out=282520慢充T1_
大道生·2023-08-05 01:09

智驾「完整数据闭环」受困，谁能蹚出一条最佳路线？

自2023年上海车展以来，有关城市NOA的路线之争逐渐明晰，“重感知＋轻地图”、借助纯感知和融合感知路线、以及BEV+Transformer模型的智能驾驶解决方案，成为业界共识。
高工智能汽车·2023-08-04 12:02

图像到BEV转换

Cross-viewSemanticSegmentation跨视角语义分割,从第一视角的2D图像（First-viewObservation）得到俯视语义图（Top-down-viewSemanticMap）的过程称作跨视角语义分割．如果用于检测，那就是bev
炼丹术师·2023-08-02 03:08

【论文笔记】RCM-Fusion: Radar-Camera Multi-Level Fusion for 3D Object Detection

本文提出雷达-相机多级融合（RCM-Fusion）方法，在BEV融合
byzy·2023-08-01 15:01

CVPR 2023 | LoGoNet：优于所有最先进的 3D 目标检测方法！

作者|派派星编辑|CVHub点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D
自动驾驶之心·2023-07-30 20:10

[论文翻译] SalsaNet: Fast Road and Vehicle Segmentation in LiDAR Point Clouds for Autonomous Driving

SalsaNet通过使用点云的鸟瞰图(BEV)图像投影来分割场景中的道路、可行驶自由空间和车辆等。
不太会转弯儿·2023-07-20 11:16

自动驾驶BEV感知的下一步是什么？

链接：https://www.zhihu.com/question/538920658编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删目前BEV感知似乎已经成了nuScenes/Waymoleaderboard
woshicver·2023-07-14 21:06

如何使用TensorRT部署CNN/Transformer/目标检测/BEV模型？

BEV模型怎么部署上车？全都是问题，全都是细节！由于自动驾驶涉及的感知模块非常多，分类、分割、2D/3D检测、车道线、
计算机视觉研究院·2023-07-14 00:36

BEV专栏（二）从BEVFormer看BEV流程（下篇）

前言书接上回，在上一篇文章中，我们介绍了BEVFormer这一先进的BEV算法。
CV技术指南(公众号)·2023-07-14 00:04

bevfomer/maptr模型中时序对齐模块的改进

1原理介绍当前在自动驾驶感知领域，最流行的算法就是基于bev原理的检测算法，其中基于bev目标检测的典型算法是bevformer，基于bev建图的典型算法是maptr。
BIT_Legend·2023-07-14 00:32

PolarFormer：Multi-camera 3D Object Detection with Polar Transformer——论文笔记

参考代码：PolarFormer1.概述介绍：在仓库RoboBEV中总结了现有的一些bev感知算法在不同输入情况下的鲁棒性，在这些感知算法中PolarFormer拥有较为不错的泛化性能。
m_buddy·2023-06-23 07:16

一套哪都能开的系统，就是智驾的ChatGPT时刻

高阶智能驾驶，也跟对话式人工智能类似，迎来高光时刻：新技术涌现，主流车企纷纷推BEV大模型、Occupancy占据格栅等技术上车；头部车企决战城市NOA，为下半
HiEV·2023-06-22 16:55

DualCross：Cross-Modality Cross-Domain Adaptation for Monocular BEV Perception——论文笔记

这篇文章便是通过从domain-adaption和distillation技术角度去缓解BEV感知方案部署的痛点问题。当训练时的数据分布与实际部署时的训练分布不
m_buddy·2023-06-20 13:12

技术分享 | 自动驾驶的春晚—Tesla AI Day

其中包含纯电动汽车(BEV)的感知神经网络OccupancyNetwork(栅格网络)、InteractivePlanning(交互规划)、LanesNetwork(车道网格)、AutoLabeling
Magic Data·2023-06-17 05:18

利用Transformer BEV解决自动驾驶Corner Case的技术原理

摘要：本文总结了Transformer和BEV技术在自动驾驶中的原理和应用，特别是如何解决CornerCase问题。
yessunday·2023-06-16 14:22

【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（5月29日论文合集）

1.1LinearObjectDetectioninDocumentImagesusingMultipleObjectTracking1.2HybridEnergyBasedModelintheFeatureSpaceforOut-of-DistributionDetection1.3BEV-IO
旅途中的宽~·2023-06-16 13:30

计算机视觉算法——BEV Perception算法总结

计算机视觉算法——BEVPerception算法总结计算机视觉算法——BEVPerception算法总结1.HomographBased——3DLaneNet2.DepthBased——LSS3.MLPBased——PON4.TransformerBased——BEVFormer5.TransformerBased——TranslatingImageintoMaps计算机视觉算法——BEVPerc
Leo-Peng·2023-06-16 09:56

CVPR2023论文汇总 | 3D检测/BEV/分割/SLAM/Occpuancy/Transformer多个方向

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群CVPR2023中稿paper已经陆续放出来了，自动驾驶之心团队为大家整理了计算机视觉、BEV
自动驾驶之心·2023-06-15 15:54

【论文笔记】SAM3D: Zero-Shot 3D Object Detection via Segment Anything Model

本文提出SAM3D，使用SAM分割BEV图，然后从输出
byzy·2023-06-15 06:51

新一轮淘汰赛！NOA争夺「数据」，硬件预埋比拼「性价比」

BEV+Transformer推动的高阶智能驾驶开发模式升级的新浪潮，意味着，未来不管是纯视觉感知，还是多传感器融合感知，对于数据驱动的依赖越来越明显。
高工智能汽车·2023-06-13 04:34

MMDet3D——数据增强Pipline‘GlobalRotScaleTrans‘和‘RandomFlip3D‘的Pytorch逆变换实现

transforms=[dict(type='RandomFlip3D',sync_2d=False,flip_ratio_bev_horizontal=0.5,flip_ratio_bev_vertical
Irving.Gao·2023-06-12 15:45

论文阅读——Fast-BEV: A Fast and Strong Bird’s-Eye ViewPerception Baseline

该论文是商汤科技在BEV(Bird’s-EyeView)方面做的一个又快又准的一个baseline，并实现了在车载芯片，GPU，CPU上均可进行部署。并取得了不错的效果。
吴晓Q·2023-06-09 12:43

【BEV】学习笔记之FastBEV(原理+代码注释)

1、前言BEV模型部署一直是难以解决的问题，在车载芯片上运行要占用大量计算资源，为此FastBEV的作者提出了更加轻量级的方法，不需要transformer来提取BEV特征，仅使用卷积网络来完成，简单而有效
Rex久居·2023-06-09 12:12

Fast Bev在ubuntu上的复现过程以及error汇总

fastbev是最近新出的3D目标检测算法，在复现的过程中出现了很多问题，在此做个记录，希望大家能避开我躺的坑1、安装依赖在安装时requirements/optional.txt中的waymo-open-dataset-tf-2-1-0==1.2.0和requirements/tests.txt中的codecov死活找不到，直接把它俩注释掉，后面发现注释掉好像也没出现什么问题2、数据集制作因为原
qq_42704750·2023-06-09 12:09

Fast-BEV代码复现实践

Fast-BEV代码复现实践，专业踩坑最近在研究一些BEV视觉感知算法，这里记录一下Fast-BEV代码复现实践，专业踩坑^_^理论这里就不详细介绍，详情见原作者论文Fast-BEV:AFastandStrongBird
全网最菜的Slamer·2023-06-09 12:33

Simple-BEV：多传感器BEV感知中真正重要的是什么？

文章：Simple-BEV:WhatReallyMattersforMulti-SensorBEVPerception?
Being_young·2023-06-09 10:31

视觉与激光雷达融合3D检测（一）AVOD

1.概述AVOD（AggregateViewObjectDetection）和MV3D类似,是一种融合3维点云和相机RGB图像的三维目标检测算法.不同的是:MV3D中融合了相机RGB图像,点云BEV映射和
scott198512·2023-06-08 19:35

Grid-Centric的感知方法（BEV/多任务/轨迹预测等）

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【BEV感知】技术交流群后台回复【OccupanyNetwork】获取OccupanyNetwork相关论文干货资料
自动驾驶之心·2023-06-08 11:39

【论文阅读】3D-LaneNet

这里提一下BEV（Bird‘sEyeView）感知算法，为了将2D图像映射到3D空间中，能够更准确的检测物体位置，需要BEV感知的结果。后续还会继续了解这方面内容。
许可可可可·2023-04-21 19:38

觉非科技发布：基于BEV的数据闭环融合智驾解决方案

2023年上海车展期间，觉非科技基于BEV的数据闭环融合智能驾驶解决方案正式发布。
高工智能汽车·2023-04-21 18:18
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