欢迎大家关注我的B站：
偷吃薯片的Zheng同学的个人空间-偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com)
本文为深蓝学院《BEV感知理论与实践》 的学习笔记
-
跨相机会带来各种难以解决的问题
-
因此一个top-down pixel的统一视角是一个更直观、一致性更好的方式
-
空间统一后时序叠加就能保留完整时序信息
-
这是特斯拉感知系统的发展流程，图片都来自于Tesla AI Day
-
最终演变成了下面的pipeline
-
图像输入
-
成熟的backbone去特征提取
-
用空间注意力强化图像特征在vector space特征（可能是BEV+vector？）的转换
-
时序融合与对齐
-
接其他任务头
-
