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- 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
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
- 新能源汽车的 EV、HEV、PHEV、REEV、FCEV 各代表什么意思？如果让你选，你会选择哪一款？ - 知乎
以上就是五类EV的解释，那关于选择的话我认为不能一概而论，而应该按照自己的现实条件进行选择，比较优选的我认为是BEV和PHEV，如果家里可以有充电桩且长途需求很少，那么应该选择成本最低的BEV，如果有较多的长途需求且必须开车，那建议选择PHEV，毕竟
- 小白都能理解的：BEV感知算法基础 - 知乎
简述 BEV 空间所具有的独特的优势以及我们常见的 BEV 感知算法的一个分类，我们提到 BEV 感知算法可以分为 BEV LiDAR 也就是点云类，还有 BEV Camera 图像类，还有 BEV Fusion 融合类。我们也讲过，无论哪种方法做 BEV 感知算法，设计的核心都是围绕转换模块进行的，那也就是说如何把不同输入的数据统一
- 自动驾驶中的BEV感知算法会颠覆现有的自动驾驶软件架构吗
BEV下的自动驾驶技术发展很可能就是端到端的自动驾驶框架的契机。 SelfD里作者利用BEV视角统一了大量行车视频的数据尺度，并进行了规划和决策模块的模型学习。 MP3中，将地图，感知，预测和规划设计成一个统一模块，形成了一个接近端到端的自动驾驶框架。
- 【算法小白提问】bev与数据标注？ - 知乎
在自动驾驶领域，BEV（鸟瞰视角）是一种常用的感知技术，而数据标注则是为机器学习模型提供训练和验证数据的过程 BEV本身并不是新热点，最常见的BEV感知是3D检测，根据输入数据模态的不同，可以划分为基于图像、基于LiDAR和基于多模态三种方式。
- 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。
- CVPR 2025有哪些值得关注的文章？ - 知乎
据统计，CVPR 2025共收到13,008篇有效投稿，最终接收了2,878篇论文，接收率为 22 1%。 为了更好的搞好我的AI4Science研究（水文章），虽然不是科班出身，但每年还是要关注一下这场计算机视觉领域最受瞩目的会议。 不过将近3000篇论文，全都看一遍是不可能的。 我找到了一个report，据说是由IEEE计算机
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