点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群1.目标跟踪ReferringMulti-ObjectTracking研究背景：多目标跟踪（MOT）是指在视频中检测并跟踪多个感兴趣的对象，并为它们分配唯一的ID。现有的MOT方法通常依赖于视觉信息来进行跟踪，但忽略了语言信息的作用。语言信息可以提供更丰富和更具辨识度的语义线索，帮助区分不同的对象和处理遮挡等情况。因此，本文提出了一种新颖且通用的指代理解任务，称为指代多目标跟踪（RMOT）。其核心思想是利用语言表达作为语义提示来指导多目标跟踪的预测。本文提出了一个端到端的RMOT框架，
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&&个人理解BEV空间中的3D检测已成为自动驾驶领域中非常流行的方法，各大公司都在抢占使用。尽管与透视法相比，BEV已有较大改进，但在现实世界的自动驾驶汽车中部署基于BEV的技术仍然具有挑战性。这主要是由于它们依赖于基于视觉transformer（ViT）的架构，该架构引入了相对于输入分辨率的二次复杂度。为了解决这个问题，BEVENet提出了一种高效的基于BEV的3D检测框架，它利用仅卷积的架构设计来规避ViT模型的限制，同时保持基于BEV方法的有效性。BEVENet的实验表明，在NuScenes上比SOTA方法快3倍，在NuScene
一、IntrodutionWhyBEV高度信息在自动驾驶中并不重要，BEV视角可以表达自动驾驶需要的大部分信息.BEV空间可以大致看作3D空间.BEVrepresentation有利于多模态的融合可解释性强，有助于对每一种传感器模态调试模型扩展其它新的模态很方便BEVrepresentation有助于下游的prediction和planning任务BEV语义分割依赖于朝向不同的多摄像头，比SALM只朝一个方向获取语义更丰富；通知在ego运动速度慢的时候也能work.在纯视觉系统（无雷达或激光雷达）中，几乎必须在BEV中执行感知任务，因为传感器融合时没有其它3D观测可用于视图转换BEV的难点视角
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。01摘要准确感知实例并预测其未来运动是自动驾驶汽车的关键任务，可使其在复杂的城市交通中安全导航。虽然鸟瞰图（BEV）表示法在自动驾驶感知中很常见，但其在运动预测设置中的潜力却较少被发掘。现有的环绕摄像头BEV实例预测方法依赖于多任务自动回归设置和复杂的后处理，以时空一致的方式预测未来实例。在本文中，我们偏离了这一模式，提出了一种名为"POWERBEV"的高效新型端到端框架。首先，POWERBEV并非以自动回归的方式预测未来，而是使用由轻量级二维卷积网络构建的并行多尺度模块。其次，我们证明了分割和向心倒流足以进行预测，通过消除多余的输出模式简化了
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。笔者的个人理解通过最近的nuScenes的Leaderboard榜单可以看出，基于纯视觉的感知算法取得的性能（0.668）已经逐渐向纯激光雷达的算法性能逼近。基于纯视觉的感知LeaderBoard基于纯激光雷达的感知LeaderBoard同时，多个传感器融合的感知算法由于汇聚了不同传感器的优势（相机传感器采集的图像提供丰富的语义信息，激光雷达传感器提供物体的深度和几何信息），使得检测器得到了更加鲁棒的检测性能。相机+激光雷达的融合感知模型虽然目前基于多传感器融合或者纯视觉的感知算法已经使自动驾驶车辆具备了强大的感知能力，但设计出来的感知算法模型
众所周知，与其他传感器相比，自动驾驶汽车AV摄像头拥有最密集的信息，使其成为自动驾驶汽车中提取信息最具挑战性的传感器之一，但同时也是最有用的。为了从数学上理解这一点，需要首先看一下每个可视化数据点数量，如下图所示。实际上，视觉感知算法是将这些数据点（浮点数）作为传感器覆盖360°视图的感知算法输入，负责为AV做出决策。基于视觉的3D检测任务是自动驾驶系统感知的基础任务，也是自动驾驶当前研究的热点。然而，使用单目相机的2D传感器输入数据实现3DBEV（鸟瞰图）性能并不是一件容易的事。在本文中，重点关注自动驾驶中基于3D视觉检测的方法。基于不同视觉BEV算法检测进行了详细分析，并将它们分为不同的子
Birds-Eyes-View（BEV）：鸟瞰图，这个词本身没什么特别意义，但在自动驾驶（AutonomousDriving，简称AD）领域逐渐普及后变成了这个行业内的一种术语。SimultaneousLocalizationandMapping（SLAM）：并发定位与地图测绘，相对于BEV的另外一种感知技术。Perception：感知，SLAM和BEV在AD领域里都是协助控制系统了解车辆周围状况的感知技术：知道自己在哪，有哪些障碍物，障碍物在自己的什么方位，距离多远，哪些障碍物是静态的那些是移动的，等等相关信息，便于随后做出驾驶决策。SLAMVSBEV：SLAM主要通过各种传感器扫描周围空间
BEVFusionBEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird’s-EyeViewRepresentation基于统一BEV特征的多任务多传感器融合论文网址：BEVFusion代码：BEVFusion简读论文BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird’s-EyeViewRepresentation:问题背景和动机多传感器融合对于精确可靠的自动驾驶系统至关重要。近期的方法基于点级融合:将摄像头特征增强到激光雷达点云中。但是,摄像头到激光雷达的投影会丢弃摄像头特征的语义密度
笔者的一些个人思考在自动驾驶领域，随着BEV-based子任务/端到端方案的发展，高质量的多视图训练数据和相应的仿真场景构建愈发重要。针对当下任务的痛点，“高质量”可以解耦成三个方面：不同维度上的长尾场景：如障碍物数据中近距离的车辆以及切车过程中精准的朝向角，以及车道线数据中不同曲率的弯道或较难采集的匝道/汇入/合流等场景。这些往往靠大量的数据采集和复杂的数据挖掘策略，成本高昂。3D真值-图像的高度一致：当下的BEV数据获取往往受到传感器安装/标定，高精地图以及重建算法本身的误差影响。这导致了我们很难保证数据中的每一组【3D真值-图像-传感器参数】的精确一致。满足上述条件基础上的时序数据：连续
本文介绍在3D目标检测中，理解和使用KITTI数据集，包括KITTI的基本情况、下载数据集、标签格式解析、3D框可视化、点云转图像、画BEV鸟瞰图等，并配有实现代码。目录 1、KITTI数据集3D框可视化2、KITTI3D数据集3、下载数据集4、标签格式5、标定参数解析6、点云数据-->投影到图像7、图像数据-->投影到点云8、可视化图像2D结果、3D结果9、点云3D结果-->图像BEV鸟瞰图结果（坐标系转换）10、绘制BEV鸟瞰图11、BEV鸟瞰图画2d框12、完整工程代码 1、KITTI数据集3D框可视化2、KITTI3D数据集kitti3D数据集的基本情况：KITTI整个数据集是在德国卡
