揭开黑匣子，BEV-IFME框架对BEVFormer模块的全面评估 ！

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ADAS  Laboratory 点击上方 蓝字 关注  智驾实验室           加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 自动驾驶感知的主流趋势是端到端模型。但是，由于无法详细分解其内部机制，这导致开发效率降低，并阻碍了信任的建立。 为了解决这个问题，作者提出了一种新的框架：鸟瞰视角感知模块功能评估（BEV-IFME），这是第一个将模块特征图与 GT 在统一的语义表示空间中对比，以量度相似性，从而评估单个功能模块训练成熟度的框架。 该框架的核心在于特征图编码和表示对齐过程，由作者提出的两阶段对齐自动编码器促进，以确保保持突出信息并保持特征结构的 consistency。 用于评估功能模块训练成熟度的相似度分数，与BEV指标呈现出强大的正相关性，平均相关系数为0.9387，证明了这个框架在评估方面的可靠性。 I Introduction 端到端模型通 ………………………………