BEV

BEV常见的开源算法系列三 | BEV下的时序融合

BEV感知系列分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，我们将介绍BEV感知相关的算法和数据集等内容。BEV感知系列主要分为以下几篇文章：BEV感知，是下一代自动驾驶感知算法风向吗？
·2022-12-01 12:18

BEV常见的开源算法系列三 | BEV下的时序融合

BEV感知系列分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，我们将介绍BEV感知相关的算法和数据集等内容。BEV感知系列主要分为以下几篇文章：BEV感知，是下一代自动驾驶感知算法风向吗？
·2022-12-01 11:09

BEV常见的开源算法系列二 | BEV下的多模态融合

BEV感知系列分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，我们将介绍BEV感知相关的算法和数据集等内容。BEV感知系列主要分为以下几篇文章：BEV感知，是下一代自动驾驶感知算法风向吗？
·2022-12-01 11:38

BEV常见的开源算法系列一 | BEV空间的生成

BEV感知系列分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，我们将介绍BEV感知相关的算法和数据集等内容。BEV感知系列主要分为以下几篇文章：BEV感知，是下一代自动驾驶感知算法风向吗？
·2022-11-30 12:34

经典文献阅读之--PON

2020年一篇经典的论文《PredictingSemanticMapRepresentationsfromImagesusingPyramidOccupancyNetworks》，其工作被近两年的新的BEV
敢敢のwings·2022-11-30 06:15

新能源汽车产业链全景图谱

新能源车包括四大类型：混合动力电动汽车（HEV）、纯电动汽车（BEV，包括太阳能汽车）、燃料电池电动汽车（FCEV）、其他新能源（如超级电容器、飞轮等高效储能器）汽车等。
garyond·2022-11-29 00:42

一文详解自动驾驶BEV感知，景联文科技提供数据标注支持

BEV感知系统将多个摄像头或雷达得到的视觉信息转换至鸟瞰视角，然后进行相关感知任务，这样既能为自动驾驶感知提供更大的视野，也能同时完成多
景联文科技·2022-11-28 19:00

轻量级多模态3D检测新思路！PointSee：使用图像增强点云

zhuanlan.zhihu.com/p/586824434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
自动驾驶之心·2022-11-28 19:58

无相机参数BEV感知！（北航、地平线）

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自动驾驶之心·2022-11-28 19:27

BEV语义分割新SOTA！CoBEVT

BEV地图理解方面大多基于基于智体的摄像机系统，难以处理复杂交通场景中的遮挡和检测远处的目标。车对车（V2V）通信技术使自主车辆能够共
自动驾驶之心·2022-11-27 18:53

ECCV2022 | 多任务SOTA模型！分割/深度/边界/显著图四项任务

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自动驾驶之心·2022-11-27 18:53

BEV常见的开源算法 | BEV空间的生成（BEVFormer/PersFormer等）

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自动驾驶之心·2022-11-27 15:32

自动驾驶感知算法实战12——BEV 基于图像/Lidar/多模态数据的3D检测与分割任务

自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录基本概念背景BEV优势基本方案输入输出参考结构数据集评价指标损失函数关键技术案例分析
Charmve·2022-11-27 15:58

从原理到实现 | 如何通过球面投影将点云转换为Range图像

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自动驾驶之心·2022-11-27 11:19

最新综述！分析用于实时车载激光雷达感知的点云深度学习表示（空间结构/光栅化/坐标系）...

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自动驾驶之心·2022-11-27 03:58

End-to-End Multi-View Fusion for 3D Object Detection in Lidar Point Clouds论文笔记

End-to-EndMulti-ViewFusionfor3DObjectDetectioninLidarPointClouds谷歌2019先验知识：1).在鸟瞰图BEV中，物体保持其规范的三维形状信息
Rolandxxx·2022-11-26 22:22

【论文笔记】PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds

本文通过鸟瞰图（BEV）来表示场景，从而更有效地利用3D数据，并且提出PIXOR模型，一种无建议的单级检测器，基于像素级神经网络进行三维物体估计。文章在输入的表示、网络结
Elodier·2022-11-26 22:52

万字长文盘点时序融合在BEV感知中的应用(下)

本文承接上篇,如未阅读请先移步:万字长文盘点时序融合在BEV感知中的应用(上)_苹果姐的博客-CSDN博客四.基于transformer的图像特征融合7.Uniformer[13](浙江大学,大疆,上海
苹果姐·2022-11-26 20:35

万字长文盘点时序融合在BEV感知中的应用(上)

关于BEV(Bird-Eye-View)感知,博主几个月前曾分享过相关简介和基础论文,不了解的读者可以先参考一下:自动驾驶感知新范式——BEV感知经典论文总结和对比（上）_苹果姐的博客-CSDN博客_bev
苹果姐·2022-11-26 20:27

纯视觉多视图BEV下的地图生成和障碍物感知（CVPR2022）

作者|冯偲编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/511477453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【领域综述】获取自动驾驶全栈近80篇综述论文！论文名：Cross-viewTransformersforreal-timeMap-viewSemanticSegmentation1引言本
自动驾驶之心·2022-11-25 13:05

BEVFormer v2: 通过透视监督使流行的图像Backbones适应BEV识别！

论文主要思路作者提出了一种具有透视监督的新型鸟瞰图（BEV）检测器，它收敛更快，更适合目前的图像主干网络。
自动驾驶之心·2022-11-25 13:33

最新！OMNI3D：3D目标检测的大型基准和模型（Meta AI）

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检测综述！
自动驾驶之心·2022-11-25 13:33

Simple-BEV: What Really Matters for Multi-Sensor BEV Perception? 论文笔记

该论文是ASimpleBaselineforBEVPerceptionWithoutLiDAR的最新版本，针对的任务为图像(+雷达)的BEV分割。
byzy·2022-11-25 13:01

自动驾驶感知新范式——BEV感知经典论文总结和对比（上）

博主之前的博客大多围绕自动驾驶视觉感知中的视觉深度估计（depthestimation）展开，包括单目针孔、单目鱼眼、环视针孔、环视鱼眼等，目标是只依赖于视觉环视摄像头，在车身周围产生伪激光雷达点云（Pseudolidar），可以模拟激光雷达的测距功能，辅助3D目标检测等视觉定位任务，而且比激光雷达更加稠密。这是自动驾驶视觉感知的一个热门研究方向。苹果姐：基于PackNet的演进——丰田研究院(T
苹果姐·2022-11-25 13:30

BEV和Pseudo-Lidar

BEV反前视角映射IPM(Inverseperspectivemapping)该方式的先验是所有的生成的像素点都是在地平面上,摄像头的之间的精确的内/外参数一致.但是,实际应用中,IPM对外参精度要求较高
废物罢了0m0·2022-11-25 13:57

《HDMapNet：An Online HD Map Construction and Evaluation Framework》论文笔记

对于局部信息的获取方法是这篇文章的重点，其通过编码器处理环视图像和Lidar数据，之后将其映射到bev空间并引入时序得
m_buddy·2022-11-25 12:54

《GKT：Efficient and Robust 2D-to-BEV Representation Learning via Geometry-guided Kernel Transformer》

这篇文章介绍了一种基于几何先验在图像特征中寻找referencepoints，同时在该referencepoints处通过预先设置窗口抠取图像特征，并在此基础上使用attention操作实现特征优化，从而获取bev
m_buddy·2022-11-25 12:24

3D Object Detection——BEV-based methods

bev鸟瞰图基于激光雷达点云（lidar）的目标检测方法之BEVhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/113460440自动驾驶感知中BEV的景物表示方法https://zhuanlan.zhihu.com
AI视觉网奇·2022-11-25 12:46

Simple-BEV: 多传感器BEV感知真正重要的是什么？（斯坦福大学最新）

Simple-BEV:WhatReallyMattersforMulti-SensorBEVPerception?
自动驾驶之心·2022-11-25 12:42

BEV感知PETR-V1和PETR-V2

参考代码：PETR1.概述介绍：这两篇文章提出了以位置编码转换（PETR，positionembeddingtransformation）为基础的BEV感知方法，按照方法中组件不同可将PETR划分为V1
m_buddy·2022-11-25 12:42

3D目标检测-BEVFormer、BEVDepth

由于篇幅过于繁杂，重点挑选基于纯视觉的BEV(鸟瞰图)的3D目标检测进行总结归纳，包括BEVFormer、BEVDepth。
帕里亚·2022-11-25 05:22

python:激光点云生成BEV图像

激光点云生成BEV图像背景描述代码实现背景描述将点云生成BEV图像，之后对bev进行图像处理，找到直线，然后生成label.代码实现python代码实现，用于记录importpickle,os,mathimportnumpyasnppythonfrominfer_laneimportread_pcdimportcv2fromskimage.morphologyimportremove_small
ywfwyht·2022-11-25 01:57

【点云鸟瞰图BEV】点云鸟瞰图BEV原理与可视化

1BEV视图原理点云BEV（Bird'sEyeView）视图是指点云在垂直于高度方向的平面上的投影。
Coding的叶子·2022-11-25 01:57

（C++）激光点云数据BEV视图生成方法（点云bin文件转pcl处理）

bev视图根据激光数据的高度、密度和强度构成RGB。密度的定义为:z为竖直方向点云数量。
hong_cy&·2022-11-25 01:26

kitti LIDAR点云生成鸟瞰图BEV

importnumpyasnpfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotasplt#点云读取pointcloud=np.fromfile(str("000009.bin"),dtype=np.float32,count=-1).reshape([-1,4])#设置鸟瞰图范围side_range=(-40,40)#左右距离fwd_range=(0,70.4)#
THE@JOKER·2022-11-25 01:26

由点云生成bev的图像

从点云生成图像个人理解有很多种方式，可以虚拟相机的位置，然后就可以生成图像了，但是经常使用的可能就是看一下BEV的图,我这里写了一个简单的函数，用于从pcd点云文件生成bev的图defpcl2bev(pcl_path
PoincareKreiss·2022-11-25 01:26

BEV常见的开源算法系列一 | BEV空间的生成

BEV感知系列分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，我们将介绍BEV感知相关的算法和数据集等内容。BEV感知系列主要分为以下几篇文章：BEV感知，是下一代自动驾驶感知算法风向吗？
整数智能AI研究院·2022-11-24 21:55

BEV感知的开源数据集分享

BEV感知系列分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，我们将介绍BEV感知相关的算法和数据集等内容。BEV感知系列主要分为以下几篇文章：BEV感知，是下一代自动驾驶感知算法风向吗？
整数智能AI研究院·2022-11-24 21:25

BEV常见的开源算法系列二 | BEV下的多模态融合

BEV感知系列分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，我们将介绍BEV感知相关的算法和数据集等内容。BEV感知系列主要分为以下几篇文章：BEV感知，是下一代自动驾驶感知算法风向吗？
整数智能AI研究院·2022-11-24 21:22

论文速读 -- FIERY: Future Instance Prediction in Bird’s-Eye View from Surround Monocular Cameras

我们提出了FIERY：一个概率未来预测模型基于单眼相机BEV视角。我们的模型预测了未来的实例分割和动态运动，可转化为非参数未来的轨迹。我们的方法结合
Darchan·2022-11-24 02:03

大白话用Transformer做BEV 3D目标检测

©作者|张恒单位|法国国家信息与自动化研究所研究方向|目标检测、传感器融合如何利用车载环视相机采集到的多张图像实现精准的3D目标检测，是自动驾驶感知领域的重要课题之一。针对这个问题，传统的检测方案可以概括为：先利用一个2D模型在各自的相机视角获取3D检测结果，再通过后处理算法将各个视角的3D检测框投影到egoframe再组合在一起。这样的做法简单有效，但是由于将多视角融合的步骤排除在模型学习之外，
PaperWeekly·2022-11-23 16:29

论文阅读笔记：(2022) Delving into the Devils of Bird‘s-eye-view Perception: A Review, Evaluation and Recipe

BEVPerception-Survey-Recipe:AwesomeBEVperceptionpapersandcookbookforachievingSOTAresults一、主要贡献1.对于近年来BEV
chaoqinyou·2022-11-23 13:30

角度回归（复数与欧拉公式，L1，L2）

文章目录1BEV下，Eula损失函数2BEV下，PointPillars使用sin联合SmoothL13透视图下，MultiBin全局方向损失4L1/L2-norm的周期损失函数1BEV下，Eula损失函数
Hali_Botebie·2022-11-23 11:26

UniFormer：用统一多视角融合Transformer构建时空BEV表征

BEV表示是一种基于空域融合的自主驾驶感知形式。此外，时域融合也
自动驾驶之心·2022-11-23 04:45

【3D目标检测】[看code] VoxelRCNN RPN（一）

VFE,BACKBONE_3D,MAP_TO_BEV,BACKBONE_2D,DENSE_HEAD与SECOND所用的一致。也就是说用AnchorHEADSingle来当一阶段的Head。
Hatake卡卡龙·2022-11-21 16:14

【3D点云】数据入门（持续更新）

激光雷达数据（data_object_velodyne）可视化2.标注数据label_2.3.图像数据image_24.标定校准数据calib2.KITTI数据集中的三个坐标系：3.点云数据转鸟瞰图（BEV
杀生丸变大叔了·2022-11-21 15:32

Stacked Homography Transformations for Multi-View Pedestrian Detection相关工作翻译

摘要多视角行人检测旨在从多个摄像机视角预测鸟瞰图（BEV）占用地图。这项任务面临两个挑战：如何建立从视图到BEV地图的3D对应关系，以及如何跨视图收集占用信息。
zzzzz忠杰·2022-11-21 00:22

使用 BEV 投影的高效城市规模点云分割

使用BEV投影的高效城市规模点云分割论文EfficientUrban-scalePointCloudsSegmentationwithBEVProjection地址https://arxiv.org/pdf
阮扬才·2022-11-21 00:21

BEVFormer

LearningBird's-Eye-ViewRepresentationfromMulti-CameraImagesviaSpatiotemporalTransformers》官方链接：(32封私信)自动驾驶BEV
財鸟·2022-11-21 00:48

CAM2BEV

文章启发点：通过使用语义分割的图像作为输入，缩小了模拟数据和真实数据之间的真实差距。我觉得这个方法很有启发性，当训练数据不足时可以选择生成模拟数据训练，但对于纹理信息难以仿真时可以选择生成数据的深层特征形式进行训练，至于提取纹理信息可以由其他数据集进行训练，或者应对这种短期数据不足来验证想法的正确性，并加速收敛。abstract准确的环境感知对于自动驾驶至关重要。当使用单目相机时，环境中元素的距离
財鸟·2022-11-21 00:47
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