花了3个月，成功将BEV感知技术部署落地

主要观点总结

文章介绍了BEV感知在无人驾驶中的应用及其核心内容，包括核心问题的困扰、实践成果、讲师介绍、课程内容以及学习收获等。

关键观点总结

关键观点1: BEV感知是当下量产无人驾驶的主流范式，关注如何将数据转换到BEV空间。

文章提到了BEV感知的核心问题，包括空间属性、深度信息转换、适配开源算法、与占据栅格等的关联，以及搭建和部署BEV感知系统的问题。

关键观点2: 存在关于BEV感知的一系列问题，如方法不系统、资料分散等，导致学习者难以快速掌握。

文章提到一些学习者通过几十篇论文、知乎文章和博客等学习，但仍存在大量细节不理解、理论与实践脱节等问题。

关键观点3: 课程实践介绍及讲师介绍。

文章介绍了一门名为『BEV感知理论与实践』的硬核课程，包括课程实践部分和讲师介绍，特别是讲师的自动驾驶研发经验和背景。

关键观点4: 课程亮点与大纲。

课程将全面梳理BEV感知算法及其发展脉络，细致讲解各类代表性算法的代码实现，分享BEV落地的工程实践经验。

关键观点5: 课程适合人群与学习收获。

课程适合希望从事自动驾驶视觉感知研发的在校生、企业中人工智能算法设计与工程开发的工程师以及自动驾驶企业中其他方向的研发工程师。学习收获包括掌握BEV感知的发展脉络、熟悉代表性算法原理、积累实际落地经验等。

文章预览

BEV 感知是当下量产无人驾驶的主流范式，其关注的核心是如何将相机或者激光雷达采集的数据转换到BEV空间。而对于刚接触BEV感知的伙伴，总会有几个问题对他们形成困扰： 1. BEV空间是2D空间还是3D空间？ 2. 环视图像损失了深度信息，如何将其转换到BEV空间中呢？ 3. 开源的BEV算法，自采的数据如何适配？ 4. BEV与占据栅格、无图、端到端的关联是什么？ 5. 如何搭建一个自己的BEV感知 系统， 6. BEV感知系统 部署到车端时，会遇到什么问题，应如何解决 带着这几个问题，有的伙伴读了几十篇论文，比如BEVDet, BEVFusion, BEVFormer, PETR系列等，又配合着知乎文章、博客等一起学习，勉强搞懂了前两个问题，但仍然有大量细节不理解，时间过去了几个月，还没完整跑通BEVDet和BEVFormer的代码，为什么呢？ 究其原因，就是 方法不系统 、资料分散、知识碎片化、学 ………………………………