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    BEVFormer：基于时空融合的BEV感知

    主讲人：李志琦 | 在读博士生

    • 开课时间

      2023.12.01 20:00

    • 课程时长

      120分钟

    • 学习人数

      7810人次学习

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    BEVFormer：基于时空融合的BEV感知

    BEV感知通过将多视角相机进行前融合，从而能够在统一的特征空间进行3D感知，摆脱了传统方法对于后融合的依赖。近两年，包括BEVFormer在内的一系列BEV感知方法通过引入时序信息，优化深度估计等技术，大幅度提高了纯视觉自动驾驶感知的精度。本次我将简要回顾BEVFormer方法和后续改进，并且介绍基于BEVFormer进行端到端自动驾驶所面临的问题和挑战。

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