保姆级教程！从零完成你的BEV模型量产部署任务（检测+车道线+Occ）

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随着特斯拉在AI Day上提出BEV概念，国内外以BEV 为技术栈的感知框架越来越受到大家的认可，这两年几乎离不开BEV这个关键词。 站在上帝的视角，BEV非常适合自动驾驶任务，从最初的BEVDet检测方案，到后面BEVFormer、BEVFusion、MapTR、Occupancy等各个任务模型，几乎都以此为基线。 目前工业界的自动驾驶技术路线大多围绕三个主要任务展开： 3D目标检测、车道线检测、非常规障碍物检测。 ，时长 03:41 3D目标检测任务是动态障碍物和部分静态障碍物的主要感知方法，行业主流的BEV路线有LSS方案和BEVFormer系列的Cross-Attention方案。其中LSS更适用于轻量级模型部署到中低端芯片上，而BEVFormer系列在orin这类主流大算力平台上更有优势。无论是行车任务还是泊车任务，各大自动驾驶公司基本都以BEV检测为主要路线。 如何部署纯视觉BEV-OD方案？ 如何部署BEVFusion这类融 ………………………………