BEV算法的发展方向和尚待解决的问题有哪一些潜在的解决方案和论文？ - 知乎,Business Directories,Company Directories

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小白都能理解的：BEV感知算法基础 - 知乎
BEV 感知算法是涉及两种模态特征的处理的，一种模态是图像特征，那通常是基础图像处理网络比如说 ResNet，另一种是 3D 点云特征，通常使用点处理方案或者体素处理方案，那我们先做一个基础的图像处理模块的讲解 1 2D图像特征处理
自动驾驶BEV感知有哪些让人眼前一亮的新方法？ - 知乎
每个BEV query 既通过spatial cross-attention 在spatial space下聚合空间特征，还能够通过temporal self-attention 聚合时序特征，这个过程会重复多次确保时空特征能够相互促进，进行更精准的特征融合。 4 使用BEV特征支撑多种感知任务
EV、BEV、PHEV这些电动车专有名词在买车时傻傻分不清，请问到底是什么意思？ - 知乎
EV：电动车，只要有驱动电机，都可以叫电动车。这个是总的后缀，也是总称。 BEV：纯电动车，只能充电。B 就是 battery 电池的意思。补能方式主要是外接充电，也可以换电池。 PHEV：插电混动，插混。能充电、能加油的混动。插混的燃料其实可以不止是汽油。 HEV：一般叫油电混动，油混。不能充电
BEV算法的发展方向和尚待解决的问题有哪一些潜在的解决方案和论文？ - 知乎
BEV和Transformer都这么火，这次就聊一聊。一 BEV有什么用首先，鸟瞰图并不能带来新的功能，对规控也没有什么额外的好处。从鸟瞰图这个名词就可以看出来，本来摄像头等感知到的物体都是3D空间里的的，投影到2D空间，只是信息的损失，也很简单 (乘一个矩阵)。
自动驾驶BEV感知有哪些让人眼前一亮的新方法？ - 知乎
BEV 感知的最大技术难点，是实现 2D 透视视图（PV）到 3D BEV 空间的特征转换：1 个图像像素对应 3D 空间中无数个点（因未知目标的高度或深度）。
自动驾驶两段式端到端中，红绿灯和交通标识牌检测任务，怎么在BEV OCC任务中同时完成？ - 知乎
当前各种BEV方案论文，任务都是集中在障碍物检测、道路元素检测、OCC占用预测上，但是城市场景下，红绿灯检测和交通标识牌检测，也很重要。那两段式端到端… 显示全部关注者 9 被浏览
为什么无图智驾都在用BEV Occ+Transformer而不用SLAM建立局部语义地图的方案呢？ - 知乎
2 不管无图有图，自动驾驶感知都有出带语义的OD，这个感知和BEV与否没关系，和Transformer与否也没关系。所以题目里，“无图方案都用xxx”并没有逻辑，其实是无图方案也可以不用xxx，有图方案也可以用xxx。 3 无图方案，都会使用SLAM技术建图。
2025年，以BEV为代表的自动驾驶传统视觉感知领域还容易产出吗？ - 知乎
2025年，以BEV为代表的自动驾驶传统视觉感知领域还容易产出吗？在端到端、VLM发展下，BEV、Occ等传统视觉感知方法是不是已经过饱和、卷到头了？