国内首个BEV感知全栈系列学习教程资源介绍:
国内首个BEV感知全栈系列学习教程
BEV感知相当于给自动驾驶开启了“上帝视角”，能够让车辆无遮挡的“看清”道路上的实况信息，在BEV视角下统一完成感知和预测任务。当下不少的研究机构和各大车企都在推动BEV方案的落地，基于来自传感器输入层、基本任务和产品场景的不同组合，可以给出相应的BEV算法，例如，BEVFormer属于纯摄像机路线的算法，从多个摄像机获取图像信息来执行多种任务，包括3D目标检测和BEV地图分割等。BEVFusion设计了一个BEV空间的多模态融合策略，同时使用摄像机和LiDAR作为输入完成3D检测和跟踪任务。在BEV感知算法出现之后，整个自动驾驶感知模块趋向形成统一，简洁，高效的端到端结构。此外，不仅仅是感知模块，甚至基于BEV进行的规划决策也是学术界研究的方向。
资源目录:
├──BEVFormer注释版
| └──BEVFormer-注释版.zip 810.56kb
├──BEVFusion代码注释版
| └──BEVFusion-注释版.zip 54.34M
├──第1章BEV感知算法介绍
| ├──0.视频1.1BEV感知算法的概念_recv_ev.mp4 13.29M
| ├──1.视频1.2BEV感知算法数据形式_recv_ev.mp4 45.95M
| ├──2.视频1.3BEV开源数据集介绍_recv_ev.mp4 78.44M
| ├──3.视频1.4BEV感知方法分类_recv_ev.mp4 24.44M
| ├──4.视频1.5BEV感知算法的优劣_recv_ev.mp4 13.14M
| ├──5.视频1.6BEV感知算法的应用介绍_recv_ev.mp4 28.14M
| └──6.视频1.7课程框架介绍与配置_recv_ev.mp4 7.12M
├──第2章BEV感知算法基础模块讲解
| ├──10.【视频】2.3-BEV感知中的Transformer_【】recv_ev.mp4 35.04M
| ├──8.【视频】2.1-从2D到3D转换模块【】recv_ev.mp4 42.87M
| └──9.【视频】2.2-从3D到2D转换模块【】_recv_ev.mp4 23.52M
├──第3章LiDAR和Camera融合的BEV感知算法
| ├──12.视频3.13.3融合BEV感知算法介绍_recv_ev.mp4 33.90M
| ├──13.视频3.4BEVSAN_recv_ev.mp4 43.76M
| ├──14.视频3.5BEVFusion_recv_ev.mp4 46.70M
| └──15.视频3.6LV融合算法：BEVFusion实战_recv_ev.mp4 270.08M
├──第4章基于环视Camera的BEV感知算法
| ├──17.视频4.14.3环视BEV感知算法介绍_recv_ev.mp4 24.27M
| ├──18.视频4.4DETR3D_recv_ev.mp4 37.86M
| ├──19.视频4.5BEVFormer_recv_ev.mp4 47.27M
| ├──20.视频4.6BEVDet_recv_ev.mp4 35.54M
| ├──21.视频4.7BEVDet4D_recv_ev.mp4 32.38M
| ├──22.视频4.8PETR_recv_ev.mp4 35.27M
| ├──23.视频4.9BEVDepth_recv_ev.mp4 33.72M
| ├──24.视频4.10BEVDistill_recv_ev.mp4 42.58M
| └──25.视频4.11纯视觉感知算法：BEVFormer实战_recv_ev.mp4 313.13M
├──第5章BEV感知算法实战
| ├──大作业说明及答案
| └──各种综合优质资源 .url 0.17kb
├──第5章BEV感知算法实战1
| ├──大作业说明及答案
| | ├──5.0大作业简介及要求_recv_ev.mp4 15.86M
| | └──大作业.zip 802.51M
| └──31.5.2大作业：模块化的BEV算法设计_recv_ev.mp4 70.90M
├──1.1国内首个BEV感知全栈系列学习教程_文件目录.txt 2.08kb
├──18.3.7 BEVFusion注释版代码.docx 12.19kb
├──18.3.7BEVFusion注释版代码.docx 12.19kb
