目前在自动驾驶领域，比较火的一类研究方向是基于采集到的环视图像信息，去构建BEV视角下的特征完成自动驾驶感知的相关任务。所以如何准确的完成从相机视角向BEV视角下的转变就变得由为重要。目前感觉比较主流的方法可以大体分为两种： 1、显式估计图像的深度信息，完成BEV视角的构建，在某些文章中也被称为自下而上的构建方式； 2、利用transformer中的query查询机制，利用BEV Query

文章目录 论文研究背景算法实现过程梳理一、相关参数设置二、模型相关参数三、算法前向过程 论文研究背景 LSS是一篇发表在ECCV 2020上有关自动驾驶感知方向的论文，具体子任务为object segmentation and map segmentation。论文和官方repo如下： 论文：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//ar

文章目录 重点Fine-grained Depth ModuleEdge-aware Depth Fusion Module 重点 这篇文章最主要就是提出来两个模块，如上图所示，一个是FGD Module(Fine-grained Depth Module)，另一个是EADF Module（Edge-aware Depth Fusion Module) Fine-g

【LSS】Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D 1 摘要 现有的自动驾驶车辆的主要目标是从多个传感器抽取语义信息，并将这些语义信息融合成一个 BEV 坐标系下的特征图，然后进行运动规划。本文作者提出了一个方法，该方法将任意多的相机数据转化成B

前言 LSS全称是Lift-Splat-Shoot，它先从车辆周围的多个摄像头拍摄到的图像进行特征提取，在特征图中估计出每个点的深度，然后把这些点“提升”到3D空间中。 接着，这些3D信息被放置到一个网格上，最后将这些信息“拍扁”到一个平面视图上，形成BEV特征图。  Lift，是提升的意思，2D → 3D特征转换模块，将二维图像特征生成3D特征，涉及到深度估计。Splat，是展开的意思，3

文章目录 问题描述问题解决方法 问题描述 在练习本地资源存储的时候，需要将数据存放在浏览器内，存放的时候需要使用到监视属性，实现每次更新都重新存储。 于是在操作过程中遇到了这个类型的问题。现已解决 [Vue warn]: Error in callback for watcher "lss": "TypeError: Cannot read properties o

固《计量与洲斌桂术)２００７牟第３４卷第９期 基于ＬａｂＶＩＥＷ和ＭＡＴＬＡＢ的频谱分析仪设计 ＤｅｓｉｇｎｏｎｔｈｅＶｉｒｔｕａｌＳｐｅｃｔｒｕｍＡｎａｌｙｓｉｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＢａｓｅｄｏｎＬａｂＶＩＥＷａｎｄＭＡＴＩＡＢ 陈华丽 (武汉科技大学，湖北武汉４３００８１) 摘要：介绍丁基于ＬａＪ)ＶＩＥＷ和ＭＡＴＬＡＢ的虚拟频藩分析仪的设计过程。重点阐述了基于ＬａｂＶＩＥＷ的前赍用户界面设