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Vision-Centric-BEV-Perception

视觉驱动的鸟瞰视角感知技术与应用综述

本文全面探讨了视觉驱动的鸟瞰视角(BEV)感知技术的应用和最新进展。文章覆盖了多个数据集、几何转换以及网络架构,展示了在逆向透视投影、深度转换和网络基础的PV2BEV转换领域的研究成果。还总结了从MLP到Transformer等现代架构在3D检测和语义分割任务上的表现,并提供了详细的时间线和基准测试结果,帮助读者理解和利用这些技术在自动驾驶等相关领域。

视觉中心的BEV感知

视觉中心的BEV感知:一项调查

介绍

(1) 数据集

(2) 基于几何的PV2BEV

基于单应性的PV2BEV

公开论文:

  • IPM:反透视映射简化了光流计算和障碍物检测 (生物控制学'1991) [论文]
  • DSM:从街道级图像自动生成密集视觉语义地图 (IROS'12) [论文]
  • MapV:学习将车辆映射到鸟瞰图 (ICIAP'17) [论文]
  • BridgeGAN:生成对抗性前视图到鸟瞰图合成 (3DV'18) [论文][项目页面]
  • VPOE:基于反透视映射图像的深度学习车辆位置和方向估计 (IV'19) [论文]
  • 3D-LaneNet:端到端3D多车道检测 (ICCV'19) [论文]
  • 正确(直角)视角:使用增强反透视映射改进道路场景理解 (IV'19) [论文]
  • Cam2BEV:一种将多个车载摄像头图像转换为鸟瞰语义分割图像的Sim2Real深度学习方法 (ITSC'20) [论文] [项目页面]
  • MonoLayout:从单幅图像中的模态场景布局 (WACA'20) [论文] [项目页面]
  • MVNet:具有特征透视变换的多视图检测 (ECCV'20) [论文] [项目页面]
  • OGMs:在扁平移动物体中驾驶:用于整体轨迹规划的单目相机鸟瞰占用网格 (WACA'21) [论文] [项目页面]
  • TrafCam3D:通过单应性使用未校准交通摄像头的单目3D车辆检测 (IROS'21) [论文] [项目页面]
  • SHOT:用于多视图行人检测的堆叠单应性变换 (ICCV'21) [论文]
  • HomoLoss:用于单目3D物体检测的单应性损失 (CVPR'22) [论文]

时间顺序概览:

基于深度的PV2BEV

公开论文:

时间顺序概览:

基准测试结果:

(3) 基于网络的PV2BEV

基于MLP的PV2BEV

公开论文:

时间顺序概览:

基准结果:

基于Transformer的PV2BEV

公开论文:

时间顺序概览:

基准结果:

(4) 扩展

BEV下的多任务学习

BEV下的融合

多模态融合:

时序融合:

多智能体融合:

  • CoBEVT:使用稀疏Transformer进行协作鸟瞰图语义分割(Arxiv'22) [论文]

实证经验

引用

如果您发现我们的工作对您的研究有用,请考虑引用:

@inproceedings{Ma2022VisionCentricBP,
  title={Vision-Centric BEV Perception: A Survey},
  author={Yuexin Ma and Tai Wang and Xuyang Bai and Huitong Yang and Yuenan Hou and Yaming Wang and Y. Qiao and Ruigang Yang and Dinesh Manocha and Xinge Zhu},
  year={2022}
}

贡献

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