Lift, Splat, Shoot图像BEV安装与模型代码详解

2024-01-14 14:10

本文主要是介绍Lift, Splat, Shoot图像BEV安装与模型代码详解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

左侧6帧图像为不同的相机帧,右侧为BEV视角下的分割与路径规划结果

由于本人才疏学浅,解析中难免会出现不足之处,欢迎指正、讨论,有好的建议或意见都可以在评论区留言。谢谢大家!

专栏地址:https://blog.csdn.net/qq_41366026/category_11640689.html?spm=1001.2014.3001.5482

1 前言

计算机视觉算法通常使用图像是作为输入并输出预测的结果,但是对结果所在的坐标系却并不关心,例如图像分类、图像分割、图像检测等任务中,输出的结果均在原始的图像坐标系中。因此这种范式不能很好的与自动驾驶契合。

在自动驾驶中,多个相机传感器的数据一起作为输入,这样每帧图像均在自己的坐标系中;但是感知算法最终需要在车辆自身坐标系(ego coordinate)中输出最终的预测结果;并提供给下游的规划任务。

当前也有很多简单、使用的方法用于扩展单帧图像到多视角图像的方法。简单实用的有来自所有相机的每一帧图像均进行目标检测

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