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自动驾驶：BEV开山之作LSS（lift,splat,shoot）原理代码串讲前言Lift参数创建视锥CamEncodeSplat转换视锥坐标系VoxelPooling总结前言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：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；利用transformer中的query查询机制，利用BEVQuery构建BEV特征，这一过程也被称为自上而下的构

LSS:Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D文章目录LSS:Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D论文精读摘要（Abstract)1.介绍（Introduction）2.相关工作（RelatedWork)2.1单目目标检测（MonocularObjectDetection）2.2基于鸟瞰图框架的推测（InferenceintheBird's-E

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[Vuewarn]:Errorincallbackforwatcher"lss":"TypeError:Cannotreadpropertiesofundefined(reading'apply')"大概的意思是，在监视lss属性的时候，回调函数不能为undefined。这是一个比较粗心的问题，每一个监视属性都需要写一下handler(新值){}函数。函数名不能写错，我遇到这个问题就是因为函数名拼写错误了，监

本文介绍一篇视觉BEV经典算法：LSS，论文收录于ECCV2020，本文通过显示的进行图像离散深度估计完成目标语义分割，重点是如何将二维图像特征转换成BEV特征。项目链接：https://nv-tlabs.github.io/lift-splat-shoot/文章目录0.工程结构1.main.py2.explore.py3.models.py3.1LSS模型初始化3.1.1create_frustum视锥点云生成3.1.2CamEncode初始化3.1.3BEVEncode初始化3.2LSS前向推理3.2.1get_geometry（几何坐标转换）3.2.2get_cam_feats（获取图像

Lift-Splat-Shoot很巧妙的利用attention的方式端到端地学了一个深度，但是因为没有显式的深度作为监督.当前在BEV下进行感知方法大致分为两类，一类是以Transformer为主体的隐式深度（Depth）信息进行转换的架构，另一类则是基于显示的深度估计投影到BEV下的方法，也就是本文的主人公——LSS(Lift,Splat,Shoot)。1AbstractThegoalofperceptionforautonomousvehiclesistoextrctsematicrepresentationsfrommultiplesensorsandfusetheserepresent