BEV 感知终归是什么？主动驾驶的学术界和工业界又都正在体贴 BEV 感知的什么实质？本文将会为你揭晓谜底。

　　正在主动驾驶范围中，让感知模子进修强壮的鸟瞰图（BEV）表征是一种趋向，而且曾经惹起了工业界和学术界的渊博体贴。比拟于之前主动驾驶范围中的大大批基于正在前视图或透视图中推广检测、朋分、跟踪等使命的模子，鸟瞰图（BEV）表征可以让模子更好地识别被遮挡的车辆，而且有利于后续模块（比方筹备、限造）的开采和安置。

　　能够看出，BEV 感知咨议对主动驾驶范围拥有庞杂的潜正在影响，值得学术界和家产界永远体贴并参加洪量精神，那么 BEV 感知终归是什么？主动驾驶的学术界和工业界大佬又都正在体贴 BEV 感知的什么实质？本文将会通过BEVPerception Survey为你揭晓谜底。

　　BEVPerception Survey 最新文件综述咨议合键包括三个一面 ——BEV 相机、BEV 激光雷达和 BEV 协调。BEV 相机体现仅有视觉或以视觉为核心的算法，用于从多个周遭摄像机举行三维主意检测或朋分；BEV 激光雷达描写了点云输入的检测或朋分使命；BEV 协调描写了来自多个传感器输入的协调机造，比方摄像头、激光雷达、环球导航卫星体例、里程计、高清舆图、CAN 总线等。

　　BEV 感知器械箱是为基于 BEV 相机的 3D 对象检测供应平台，并正在 Waymo 数据集上供应实行平台，能够举行手动教程和幼范畴数据集的实行。

　　整体来说，BEV 相机体现用于从多个周遭相机举行 3D 对象检测或朋分的算法；BEV 激光雷达体现用点云举动输入来完毕检测或朋分使命；BEV 协调则是用多个传感器的输出举动输入，比方摄像头、LiDAR、GNSS、裏程計、HD-Map、CAN-bus 等。

　　BEV 相機感知囊括 2D 特性提取器、視圖變換和 3D 解碼器三一面。下圖湧現了 BEV 相機感知流程圖，正在視圖變換中，有兩種體例對 3D 新聞舉行編碼 —— 一種是從 2D 特性預測深度新聞；另一種是從 3D 空間中采樣 2D 特性。

　　對待2D 特性提取器，2D 感知使命中存正在洪量能夠正在 3D 感知使命中模仿的閱曆，好比主幹涉陶冶的時勢。

　　視圖轉換模塊是與 2D 感知體例相當區別的一方面。如上圖所示，通常有兩種體例舉行視圖變換：一種是從 3D 空間到 2D 空間的變換，另一種是從 2D 空間到 3D 空間的變換，這兩種轉換措施要麽是愚弄正在 3D 空間中的物理先驗常識或愚弄出格的 3D 新聞監視。值得留神的是並非一共 3D 感知措施都有視圖變換模塊，好比有些措施直接從 2D 空間中的特性檢測 3D 空間中的對象。

　　3D 解碼器接受 2D/3D 空間中的特性並輸出 3D 感知結果。大大批 3D 解碼器的計劃來自基于 LiDAR 的感知模子。這些措施正在 BEV 空間中推廣檢測，但如故有少許 3D 解碼器愚弄 2D 空間中的特性並直接回歸 3D 對象的定位。

　　BEV 激光雷達感知的淺顯流程合鍵是將兩個分支將點雲數據轉換爲 BEV 體現。下圖爲 BEV 激光雷達感知流程圖，上分支提取 3D 空間中的點雲特性，供應更確切的檢測結果。下分支提取 2D 空間中的 BEV 特性，供應更高效的彙集。除了基于點的措施能正在原始點雲長進行管造表，基于體素的措施還將點體素化爲離散網格，通過離散化絡續的 3D 坐標供應更高效的體現。基于離散體素體現，3D 卷積或 3D 零落卷積可用于提取點雲特性。

　　BEV 感知協調算法有 PV 感知和 BEV 感知兩種體例，實用于學術界和工業界。下圖湧現了 PV 感知與 BEV 感知流程圖的比較，兩者的合鍵區別正在于 2D 到 3D 的轉換和協調模塊。正在 PV 感知流程圖中，區別算法的結果最先被轉換到 3D 空間中，然後應用少許先驗常識或者手工計劃的章程舉行協調。而正在 BEV 感知流程圖中，PV 特性圖會被轉換到 BEV 視角下，然後舉行 BEV 空間下的協調從而取得最終的結果，于是可以最大化保存原始特性新聞，避免過多的手工計劃。

　　針對 BEV 感知使命存正在許多的數據集。大凡數據集由各類場景構成，而且每個場景正在區別數據會合的長度區別。下表總結了目前學界常用的數據集。咱們能夠從中看到 Waymo 數據集比擬其他數據集有著更多樣的場景以及更豐裕的 3D 檢測框的標注。

　　然而目前學界並沒有針對 Waymo 開采的 BEV 感知使命的軟件公然。所以咱們挑選基于 Waymo 數據集舉行開采，期望能夠激動 BEV 感知使命正在 Waymo 數據集上的成長。

　　BEVFormer 是一種常用的 BEV 感知措施，它采用時空變換器將主幹彙集從多視圖輸入提取的特性轉換爲 BEV 特性，然後將 BEV 特性輸入檢測頭中取得結果的檢測結果。BEVFormer 有兩個特質，它擁有從 2D 圖像特性到 3D 特性的切確轉換，並能夠把它提取的 BEV 特性實用于區別的檢測頭。咱們通過一系列的體例進一步擢升了 BEVFormer 的視圖轉換質地以及最終的檢測功能。

　　正在仰仗 BEVFormer++ 贏得CVPR 2022 Waymo Challenge 第一名後，咱們推出了Toolbox - BEV 感知器械箱，通过供应一整套易于上手的 Waymo Open Dataset 的数据管造器械，从而集成一系列可以明显进步模子功能的措施（囊括但不限于数据加强，检测头，耗费函数，模子集成等），而且可以与范围内渊博应用的开源框架，如 mmdetection3d 以及 detectron2 兼容。与底子的 Waymo 数据集比拟，BEV 感知器械箱将应用伎俩加以优化更正以便区别类型研发职员应用。下图涌现的是基于 Waymo 数据集的 BEV 感知器械箱应用示例。

　　BEVPerception Survey 总结了近年来 BEV 感知工夫咨议的总体情景，囊括高目标的理念阐扬和更为深远的周密计议。对 BEV 感知合连文件的归纳理解，涵盖了深度猜测、视图变换、传感器协调、域自适当等主旨题目，并对 BEV 感知正在工业体例中的利用举行了较为深远的阐扬。

　　除表面进献表，BEVPerception Survey 还供应了一套对待进步基于相机的 3D 鸟瞰图（BEV）物体检测功能极度适用的器械箱，囊括一系列的陶冶数据加强战略、高效的编码器计划、耗费函数计划、测试数据加强和模子集成战略等，以及这些伎俩正在 Waymo 数据集上的告终。期望能够帮帮更多的咨议职员告终 随用随取 ，为主动驾驶行业研发职员供应更多的方便。

　　咱们期望 BEVPerception Survey 不光能帮帮应用者容易地应用高功能的 BEV 感知模子，同时也能成为新手初学 BEV 感知模子的优越起始。咱们效力于打破主动驾驶范围的研发领域，希望与学界分享主张并调换计议进而连续开掘主动驾驶合连咨议正在实际宇宙中的利用潜力。

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