BEVDet

【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View

【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-ViewBEVDet：鸟瞰下的高性能多摄像机三维目标检测

量子-Alex·2024-02-20 05:48

基于环视Camera的BEV感知算法-BEVDet

记录下个人学习笔记，仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第四章——基于环视Camera的BEV感知算法，一起去学习下BEVDet感知算法课程大纲可以看下面的思维导图0.简述本次课程我们和大家一起学习一下一篇非常经典的环视算法

爱听歌的周童鞋·2023-12-17 22:22

基于环视Camera的BEV感知算法-BEVDet4D

记录下个人学习笔记，仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第四章——基于环视Camera的BEV感知算法，一起去学习下BEVDet4D感知算法课程大纲可以看下面的思维导图0.简述本节内容我们和大家一起学习一下另外一篇

爱听歌的周童鞋·2023-12-17 21:15

1_Occupancy network

ALarge-Scale3DOccupancyPredictionBenchmarkforAutonomousDriving本文构建了3D占据栅格标注数据流程以及标准数据集，并提出了粗到精的占据栅格网络且性能相较于BEVDet

陈昊-1·2023-10-21 14:01

自动驾驶+行人重识别面经

使用深度估计：LSS➡BEVDet➡BEVDet4D➡BEVDepth➡BEVFusiontranformer的方式：BEVFormer➡BEVFormerV2使用Fast-ray的方式：M2BEV➡Fast-BEVCVT

唯一的小小彬·2023-10-10 18:03

BEVDet 论文解读

BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-View作者单位PhiGentRobotics目的2D的视觉感知在过去的几年里有了急速的发展

SugerOO·2023-08-07 03:22

BEVPoolv2 A Cutting-edge Implementation of BEVDet Toward Deployment 论文学习

GithubRepo:https://github.com/HuangJunJie2017/BEVDet/tree/dev2.0ArxivPaper:https://arxiv.org/abs/2211.171111

calvinpaean·2023-07-26 07:39

Pytorch——报错解决：多卡训练超时错误Timed out initializing process group in store based barrier on rank

报错截图解决方法找到.conda/envs/bevdet/lib/python3.6/site-packages/torch/distributed/constants.py，修改默认时间从30mins

Irving.Gao·2023-07-14 23:54

自动驾驶：BEVDet

BEVDetIntroductionMethodoloDataAugmentationNetworkStructureScale-NMS实验Introduction作者通过现有的算法（LSS）、独特的数据增强方案与新的NMS方案整合了一个BEV框架（BEVDet

HanZee·2023-02-20 07:22

BEV的学习笔记

张铁通·2023-02-06 08:36

[BEV] 学习笔记之BEVDet(原理+代码解析)

前言基于LSS的成功，鉴智机器人提出了BEVDet，目前来到了2.0版本，在nuscences排行榜中以mAP=0.586暂列第一名。

Rex久居·2023-01-17 08:53

复现BEVDet

问题1创建环境时安装mmcv-full==1.3.13一直报错，可以先安装这个mmcv-full==1.3.13再安装pytorch；问题2ERROR:Exception:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/wxq/anaconda3/envs/devd/lib/python3.8/site-packages/pip/_internal/cli/bas

weixin_46779338·2022-12-14 14:02

BEVDET

思想相机视图进行特征提取和深度估计，根据深度估计的信息和特征进行融合，得到三维空间的特征生成pillar生成图像空间内的三维坐标，根据特征下采样的倍数及深度数来生成上述三维坐标变换到点云空间，有以下几步变换图像是有数据增强的，如旋转、平移、缩放等，浓缩成两个变换，仿射和平移，那第一步是增强后的三维坐标还原为原始的三维坐标，即平移和仿射的逆变换图像坐标系到相机坐标系，即乘以内参矩阵相机坐标系到点云坐

jiangyongyu·2022-11-28 17:20

论文速读 -- BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View

论文速读–BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-View参考：BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-View

Darchan·2022-11-24 02:57

论文精读《BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View》

BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-View文章目录BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-View

zyw2002·2022-11-19 20:29

超全 | 基于纯视觉Multi-Camera的3D感知方法汇总！

目标检测备受关注，allinone方式，确实能将基于camera的3D检测算法性能提升一大截，甚至直逼激光雷达方案，这次整理了领域中一些备受关注的multi-camerabev纯视觉感知方案，包括DETR3D、BEVDet

自动驾驶之心·2022-11-12 08:14

BEVDet:High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View 论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2112.11790.pdf1引言如下图所示，本文提出的BEVDet包含4个部分，即图像编码器（提取图像特征）、视图转换器（将图像视图转化为BEV）

byzy·2022-11-08 14:27

BEVDet:High-Performance Multi-Camera3D Object Detection in Bird-Eye-View

本文主要通过BEVDet，探索在BEV中检测3D对象的优势。在阅读本文章

財鸟·2022-11-08 14:56

BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View

PapernameBEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-ViewPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/pdf/2112.11790v1.pdfTL;DR提出了一种在BEV视角下检测3d物体的方法，主要是在LSS（lift,splat,shot）基础上增加CenterPoin

kebijuelun·2022-11-08 14:54

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