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自动驾驶BEV感知算法指南
更新时间:2025-02-10 16:19:26
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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。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2025-01-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
自动驾驶BEV感知算法指南最新章节
查看全部- 封底
- 作者简介
- 9.4 本章小结
- 9.3.2 视觉大模型的技术挑战与实践难点
- 9.3.1 视觉大模型发展相对落后的原因
- 9.3 视觉大模型的难点
- 9.2.4 自动驾驶的重建和数据生成
- 9.2.3 将多个小模型合并成大模型
- 9.2.2 模型蒸馏给小模型赋能
- 9.2.1 辅助标注数据
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