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内容大纲
本书由智能汽车领域实践型专家联合撰写，带你一次性学透BEV，实现快速落地与创新。在内容设计上，本书以BEV主流技术与工程实践为主线，系统分析介绍BEV算法的基本原理、关键技术和源码级实现方法，助你掌握自动驾驶感知系统的整体架构和设计理念。
本书共9章。第1章介绍BEV感知算法的核心概念和框架，强调其独特优势及挑战。第2章概述关键数据集，如KITTI、nuScenes和Waymo，并解释了评估算法性能的指标。第3章深入介绍特征提取技术，涵盖图像和激光雷达数据的提取方法。第4章探讨视角转换、注意力机制及Transformer在BEV感知算法中的应用。第5章和第6章分别讲解显式和隐式视角转换下的BEV感知算法，如BEVDet系列和BEVFormer等。第7章和第8章通过实例介绍BEV感知算法的实现过程。第9章讨论大模型在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。 -
作者介绍
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目录
前言
第1章 快速了解BEV感知算法
1.1 BEV感知算法解决的问题
1.2 BEV感知算法的常见范式
1.3 BEV感知算法的分类
1.3.1 基于单应性的方法
1.3.2 基于深度估计的方法
1.3.3 基于多层感知器的方法
1.3.4 基于Transformer的方法
1.4 BEV感知算法的不足
1.5 本章小结
第2章 BEV感知算法的数据集
2.1 KITTI数据集
2.2 nuScenes数据集
2.3 nuScenes数据集常用的评测指标及计算方法
2.3.1 检测任务评测指标计算公式
2.3.2 跟踪任务评测指标计算公式
2.3.3 其他辅助指标计算公式
2.4 Waymo数据集
2.5 不同数据集之间的对比
2.6 本章小结
第3章 BEV感知算法的特征提取
3.1 图像模态
3.1.1 相机的内外参数
3.1.2 图像特征提取和ResNet原理
3.2 激光雷达模态中点云目标检测的代表算法
3.2.1 PointPillar算法
3.2.2 PV-RCNN算法
3.3 本章小结
第4章 BEV感知算法的基本模块
4.1 视角转换模块
4.1.1 自动驾驶中的坐标系
4.1.2 坐标系转换与视角转换模块
4.1.3 LSS原理
4.1.4 LSS代码实现与模型运行
4.2 BEV感知算法中的注意力机制
4.2.1 通道注意力机制
4.2.2 空间注意力机制
4.2.3 混合注意力机制
4.2.4 BEV感知算法中的时序融合
4.3 本章小结
第5章 显式视角转换的BEV感知算法
5.1 基于LSS方法的显式视角转换的BEV感知算法
5.1.1 BEVDet
5.1.2 BEVDet4D
5.2 BEVDet中的视角转换过程
5.3 BEVDet4D中的时序对齐
5.4 本章小结
第6章 隐式视角转换的BEV感知算法
6.1 传统目标检测方法与DETR类方法
6.1.1 传统目标检测方法的局限性
6.1.2 DETR类方法的优点
6.2 主要的隐式视角转换的BEV感知算法
6.2.1 BEVFormer
6.2.2 DETR3D
6.2.3 PETR
6.3 DETR3D计算过程
6.3.1 图像特征提取
6.3.2 特征查询模块
6.3.3 二分图匹配
6.3.4 DETR和DETR3D的异同
6.4 隐式转换DETR、DETR3D和PETR的主要差别
6.5 本章小结
第7章 BEVFusion实践
7.1 原理详解
7.1.1 网络架构
7.1.2 图像支路
7.1.3 点云支路
7.1.4 融合模块
7.2 代码详解
7.2.1 nuScenes数据集处理
7.2.2 模型训练过程
7.3 环境搭建
7.3.1 搭建PyTorch环境
7.3.2 安装BEVFusion
7.3.3 编译BEVFusion环境
7.3.4 训练和测试BEVFusion
7.4 本章小结
第8章 BEVFormer实践
8.1 代码详解
8.1.1 数据处理
8.1.2 模型训练过程
8.2 环境搭建
8.2.1 创建虚拟环境
8.2.2 安装BEVFormer
8.3 模型部署
8.4 本章小结
第9章 大模型在自动驾驶领域的应用
9.1 端到端的自动驾驶系统UniAD
9.1.1 UniAD的提出背景
9.1.2 UniAD架构
9.2 赋能自动驾驶数据生产和模型训练
9.2.1 辅助标注数据
9.2.2 模型蒸馏给小模型赋能
9.2.3 将多个小模型合并成大模型
9.2.4 自动驾驶的重建和数据生成
9.3 视觉大模型的难点
9.3.1 视觉大模型发展相对落后的原因
9.3.2 视觉大模型的技术挑战与实践难点
9.4 本章小结
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