自动驾驶中的无监督 BEV 映射：利用时空一致性与新颖编码策略 ！

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作者 | 智驾实验室 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我->  领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 ，自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询 鸟瞰图（BEV）提供了丰富的表示，具有对自动驾驶中各种决策任务强大的遮挡推理能力。然而，大多数BEV映射方法采用了完全监督的学习范式，这依赖于大量人工标注的BEV GT 数据。 在这项工作中，作者通过提出第一种无监督表示学习方法来解决这一局限性，该方法能够从单目正视图（FV）图像中以标签高效的方式生成语义BEV地图。 作者的方法通过无监督的方式独立地使用两个不相连的神经路径推理场景几何和场景语义，并在此基础上使用只有BEV中一小部分标签对网络进行微调， ………………………………