一文讀懂BEV自底向上方法:LSS 和 BEVDepth
整理本文前,我深入研究了兩篇有關(guān)BEV(Bird's Eye View)知識的總結(jié)文章,發(fā)現(xiàn)通過自底向上與自頂向下的分類視角理解BEV方向的研究成果能夠幫助我們快速把握并系統(tǒng)地梳理其主線。帶著這個(gè)視角,重讀近期幾篇BEV論文后,我感受到這一方法對快速掌握BEV研究的核心非常有幫助。
BEV自底向上方法主要圍繞兩項(xiàng)關(guān)鍵步驟:Lift與Splat。LSS(Lift, Splat, Shoot)是這一方法的重要代表,它通過Lift(提升)操作,對各相機(jī)圖像顯式估計(jì)像平面下采樣后的特征點(diǎn)深度分布,形成包含圖像特征的視錐點(diǎn)云;接著,通過Splat(濺射)操作,結(jié)合相機(jī)內(nèi)外參,將所有相機(jī)的視錐點(diǎn)云分配到BEV網(wǎng)格中,進(jìn)行sum-pooling計(jì)算,生成BEV特征圖;最后,通過Shoot(射擊)操作,使用特定的頭處理BEV特征圖,輸出感知結(jié)果。
自底向上方法的另一重要論文——BEVDepth——在保持LSS框架的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)優(yōu)化深度估計(jì)的準(zhǔn)確性,并引入高效計(jì)算體素池化(Voxel Pooling)方法,以及多幀融合(Multi-frame Fusion),顯著提升了BEVDepth的性能。據(jù)2022年9月18日的記錄,BEVDepth在nuScenes Camera-only Detection Task中位列第四,其純版本則位列第二。
深入解讀了LSS與BEVDepth兩篇論文后,我們可以明確自底向上構(gòu)建BEV方法的核心目標(biāo)是為BEV網(wǎng)格中的每個(gè)格子組織并填充合適的特征信息,從而形成BEV特征圖。理解這兩個(gè)步驟是掌握BEV自底向上方法的關(guān)鍵。
本文的解讀聚焦于BEV自底向上方法的兩篇重要論文:LSS與BEVDepth。LSS通過提出一套自底向上構(gòu)建BEV Representation的框架,為后續(xù)相關(guān)工作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。而BEVDepth則在此框架上,集中優(yōu)化深度估計(jì)的準(zhǔn)確性,同時(shí)引入高效計(jì)算體素池化與多幀融合技術(shù),使得BEVDepth取得了顯著的提升效果。當(dāng)前(2022年9月18日),BEVDepth在nuScenes Camera-only Detection Task中表現(xiàn)出色,位列第四,其純版本位列第二,這充分展示了BEVDepth在自底向上構(gòu)建BEV方法上的優(yōu)勢。
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源城區(qū)幅面: ______ 吸收塔是實(shí)現(xiàn)吸收操作的設(shè)備.按氣液相接觸形態(tài)分為三類.第一類是氣體以氣泡形態(tài)分散在液相中的板式塔、鼓泡吸收塔、攪拌鼓泡吸收塔;第二類是液體以液滴狀分散在氣相中的噴射器、文氏管、噴霧塔;第三類為液體以膜狀運(yùn)動(dòng)與氣相進(jìn)行接觸的填料吸收塔和降膜吸收塔.塔內(nèi)氣液兩相的流動(dòng)方式可以逆流也可并流.通常采用逆流操作,吸收劑以塔頂加入自上而下流動(dòng),與從下向上流動(dòng)的氣體接觸,吸收了吸收質(zhì)的液體從塔底排出,凈化后的氣體從塔頂排出.
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源城區(qū)幅面: ______ 生學(xué)家經(jīng)常告誡人們,要保持身心健康,就要適當(dāng)豐富人們的精神活動(dòng).例如:聽胎教音樂、看書、讀詩、旅游或欣賞美術(shù)作品等,這些美好的情趣有利于調(diào)節(jié)情緒,增進(jìn)健康、陶冶人的情操.而且對下一代也是非常重...
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自底向上方法的另一重要論文——BEVDepth——在保持LSS框架的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)優(yōu)化深度估計(jì)的準(zhǔn)確性,并引入高效計(jì)算體素池化(Voxel Pooling)方法,以及多幀融合(Multi-frame Fusion),顯著提升了BEVDepth的性能。據(jù)2022年9月18日的記錄,BEVDepth在nuScenes Camera-only Detection Task中位列第四,其純版本則位列第二。
深入解讀了LSS與BEVDepth兩篇論文后,我們可以明確自底向上構(gòu)建BEV方法的核心目標(biāo)是為BEV網(wǎng)格中的每個(gè)格子組織并填充合適的特征信息,從而形成BEV特征圖。理解這兩個(gè)步驟是掌握BEV自底向上方法的關(guān)鍵。
本文的解讀聚焦于BEV自底向上方法的兩篇重要論文:LSS與BEVDepth。LSS通過提出一套自底向上構(gòu)建BEV Representation的框架,為后續(xù)相關(guān)工作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。而BEVDepth則在此框架上,集中優(yōu)化深度估計(jì)的準(zhǔn)確性,同時(shí)引入高效計(jì)算體素池化與多幀融合技術(shù),使得BEVDepth取得了顯著的提升效果。當(dāng)前(2022年9月18日),BEVDepth在nuScenes Camera-only Detection Task中表現(xiàn)出色,位列第四,其純版本位列第二,這充分展示了BEVDepth在自底向上構(gòu)建BEV方法上的優(yōu)勢。
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