BEV感知从零到一实战手册 · 课程目录

🧩 友好 · 明快配色 📅 2025 · 蓝海资料掘金营

01

BEV感知概述

核心地位LSS vs Transformer方案对比

什么是BEV感知 · 自动驾驶基石

02

坐标系与传感器基础

相机坐标LiDARIMU外参标定

内参基础 · 多传感器融合前提

03

BEV视角下的数据表示

BEV网格分辨率栅格化多模态对齐

数据表示核心 · 网格定义

04

环视相机配置与标定

鱼眼模型畸变校正联合标定

环视布局 · 标定流程

05

LSS原理深度解析

LiftSplatShoot深度分布

BEV特征提取 · 投影机制

06

LSS代码实战（一）

数据加载预处理深度网络

深度分布网络构建

07

LSS代码实战（二）

BEV Pooling特征体损失函数

Pooling实现 · 特征体构建

08

Transformer基础回顾

Self-AttentionCross-Attention位置编码

Multi-Head Attention

09

BEVFormer原理详解

TemporalSpatial可变形注意力

时序+空间交叉注意力

10

BEVFormer代码实战（一）

BackboneNeck多尺度特征

特征提取 · 骨干网络

11

BEVFormer代码实战（二）

Query初始化TemporalSpatial

时序模块 · 空间模块实现

12

BEV感知中的时序融合

时序对齐特征缓存运动补偿

滑窗策略 · 时序融合

13

多模态融合 (Camera+LiDAR)

点云投影特征级融合BEVFusion

决策级融合 · 多模态方案

14

3D目标检测头设计

CenterHead分类回归方向速度

检测头 · 预测分支

15

BEV感知中的损失函数

Focal LossIoU LossDepth Loss

L1 Loss · 辅助损失

16

NMS与后处理

NMS原理BEV空间NMS置信度校准

类别均衡 · 后处理

17

BEV感知评估指标

mAPNDSATEASEAOE

AVE · AAE · 全套指标

18

nuScenes数据集详解

数据集结构标注格式工具链

传感器配置 · 数据解析

19

数据增强策略

BEV增强图像增强点云增强

CutMix · MixUp

20

模型训练技巧

学习率调度WarmupEMA

梯度裁剪 · 混合精度

21

模型部署与ONNX导出

模型量化TensorRTONNX踩坑

部署加速 · 导出实战

22

BEV感知中的长尾问题

小目标遮挡极端天气夜间

长尾分布 · 鲁棒性

23

在线标定与动态补偿

相机震动在线外参IMU融合

动态补偿 · 在线优化

24

BEV感知在泊车场景中的应用

鱼眼BEV近距离感知车位检测

泊车 · 鱼眼BEV

25

BEV感知在高速NOA中的应用

远距离感知车道线可行驶区域

高速NOA · 车道检测

26

轻量化BEV模型设计

MobileNet知识蒸馏结构重参数化

轻量高效 · 部署友好

27

BEV感知中的可解释性

注意力可视化特征图决策路径

可视化 · 可解释分析

28

端到端BEV感知

UniADVAD规划联合优化

端到端 · 感知规划

29

BEV感知前沿进展

Occ3DOccupancy世界模型

Occupancy Network · 前沿

30

BEV感知项目实战

搭建demo模型训练可视化

从零搭建 · 问题排查