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短小精悍的BEV实例预测框架:PowerBEV

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