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《DualBEV: CNN is All You Need in View Transformation》这篇论文提出了一种名为DualBEV的新型视图变换（View Transformation, VT）方法，旨在提高基于相机的鸟瞰图（Bird\x26amp;#39;s-Eye-View, BEV）感知的性能。以下是该方法的主要特点和贡献： 1. **统一特征变换框架**： - DualBEV利用一个共享的基于CNN的特征变换框架，处理3D到2D和2D到3D的视图变换策略。 - 通过在单阶段内考虑双视图对应关系，DualBEV有效地弥合了这两种策略之间的差距，并发挥了它们各自的优势。 2. **三种概率测量**： - **图像概率**：帮助排除背景特征。 - **投影概率**：区分多个对应关系，考虑不同的3D点投影到同一个2D位置。 - **BEV概率**：增强每个柱状体（pillar）内特征的表示。 3. **HeightTrans模块**： - 提出了一种新的基于CNN的3D到2D视图变换方法，称为HeightTrans。 - 通过概率采样和预计
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